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apreduce三大组件：Combiner\Sort\Partitioner

默认组件：排序，分区（不设置，系统有默认值）

一、mapreduce中的Combiner

1、什么是combiner

Combiner 是 MapReduce 程序中 Mapper 和 Reducer 之外的一种组件，它的作用是在 maptask 之后给 maptask 的结果进行局部汇总，以减轻 reducetask 的计算负载，减少网络传输
    2、如何使用combiner

Combiner 和 Reducer 一样，编写一个类，然后继承 Reducer， reduce 方法中写具体的 Combiner 逻辑，然后在 job 中设置 Combiner 类： job.setCombinerClass(FlowSumCombine.class)

（如果combiner和reduce逻辑一样，就不用写combiner类了，直接在job设置信息）

3、使用combiner注意事项

(1) Combiner 和 Reducer 的区别在于运行的位置：

Combiner 是在每一个 maptask 所在的节点运行
      Reducer 是接收全局所有 Mapper 的输出结果
(2) Combiner 的输出 kv 应该跟 reducer 的输入 kv 类型要对应起来
(3) Combiner 的使用要非常谨慎，因为 Combiner 在 MapReduce 过程中可能调用也可能不调 用，可能调一次也可能调多次，所以： Combiner 使用的原则是：有或没有都不能影响业务 逻辑，都不能影响最终结果(求平均值时，combiner和reduce逻辑不一样)
二、mapreduce中的序列化

1、概述

Java 的序列化是一个重量级序列化框架（ Serializable），一个对象被序列化后，会附带很多额 外的信息（各种校验信息， header，继承体系等），不便于在网络中高效传输；所以， hadoop 自己开发了一套序列化机制（ Writable），精简，高效
Hadoop 中的序列化框架已经对基本类型和 null 提供了序列化的实现了。分别是：

2、Java序列化

以案例说明为例：

3、自定义对象实现mapreduce框架的序列化

如果需要将自定义的 bean 放在 key 中传输，则还需要实现 Comparable 接口，因为 mapreduce框中的 shuffle 过程一定会对 key 进行排序，此时，自定义的 bean 实现的接口应该是：
public class FlowBean implements WritableComparable
以案例为例说明
下面是进行了序列化的 FlowBean 类：

案例：

代码：

1、

package com.ghgj.mr.exerciseflow;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;

public class Flow implements WritableComparable{

private String phone;  
private long upflow;    // 上行流量  
private long downflow;  // 下行流量  
private long sumflow;   // 上行和下行流量之和  
public long getUpflow() {  
    return upflow;  
}  
public void setUpflow(long upflow) {  
    this.upflow = upflow;  
}  
public long getDownflow() {  
    return downflow;  
}  
public void setDownflow(long downflow) {  
    this.downflow = downflow;  
}  
public long getSumflow() {  
    return sumflow;  
}  
public void setSumflow(long sumflow) {  
    this.sumflow = sumflow;  
}  
public String getPhone() {  
    return phone;  
}  
public void setPhone(String phone) {  
    this.phone = phone;  
}  
public Flow() {  
}  
public Flow(long upflow, long downflow, String phone) {  
    super();  
    this.upflow = upflow;  
    this.downflow = downflow;  
    this.sumflow = upflow + downflow;  
    this.phone = phone;  
}  
@Override  
public String toString() {  
    return phone +"\\t" + upflow +"\\t" + downflow +"\\t" + sumflow;  
}  
@Override  
public void write(DataOutput out) throws IOException {  
    // TODO Auto-generated method stub  
    out.writeLong(upflow);  
    out.writeLong(downflow);  
    out.writeLong(sumflow);  
    out.writeUTF(phone);  
}  
@Override  
public void readFields(DataInput in) throws IOException {  
    // TODO Auto-generated method stub  
    this.upflow = in.readLong();  
    this.downflow = in.readLong();  
    this.sumflow = in.readLong();  
    this.phone = in.readUTF();  
}  
@Override  
public int compareTo(Flow flow) {  
    if((flow.getSumflow() - this.sumflow) == 0){  
        return this.phone.compareTo(flow.getPhone());  
    }else{  
        return (int)(flow.getSumflow() - this.sumflow);  
    }  
}  

}

2、

package com.ghgj.mr.exerciseflow;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

/**
* 手机号 上行流量 下行流量 总流量
* @author Administrator
*
*/
public class FlowExercise1 {

public static void main(String\[\] args) throws Exception {

    Configuration conf = new Configuration();  
    Job job = Job.getInstance(conf);

    job.setJarByClass(FlowExercise1.class);

    job.setMapperClass(FlowExercise1Mapper.class);  
    job.setReducerClass(FlowExercise1Reducer.class);

    job.setMapOutputKeyClass(Text.class);  
    job.setMapOutputValueClass(Flow.class);

    job.setOutputKeyClass(Text.class);  
    job.setOutputValueClass(Text.class);

    FileInputFormat.setInputPaths(job, "d:/flow/input");  
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("d:/flow/output13"));

    boolean status = job.waitForCompletion(true);  
    System.exit(status? 0 : 1);  
}

static class FlowExercise1Mapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Flow>{  
    @Override  
    protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)  
            throws IOException, InterruptedException {  
        String\[\] splits = value.toString().split("\\t");

        String phone = splits\[1\];  
        long upflow = Long.parseLong(splits\[8\]);  
        long downflow = Long.parseLong(splits\[9\]);

        Flow flow = new Flow(upflow, downflow);  
        context.write(new Text(phone), flow);  
    }  
}

static class FlowExercise1Reducer extends Reducer<Text, Flow, Text, Flow>{  
    @Override  
    protected void reduce(Text phone, Iterable<Flow> flows, Context context)  
            throws IOException, InterruptedException {

        long sumUpflow = 0;    // 该phone用户的总上行流量  
        long sumDownflow = 0;  
        for(Flow f : flows){  
            sumUpflow += f.getUpflow();  
            sumDownflow += f.getDownflow();  
        }  
        Flow sumFlow = new Flow(sumUpflow, sumDownflow);  
        context.write(phone, sumFlow);

// String v = sumUpflow +"\t" + sumDownflow +"\t" + (sumUpflow + sumDownflow);
// context.write(phone, new Text(v));
}
}
}

3、

package com.ghgj.mr.exerciseflow;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class FlowExercise2Sort {

public static void main(String\[\] args) throws Exception {

    Configuration conf = new Configuration();  
    Job job = Job.getInstance(conf);

    job.setJarByClass(FlowExercise2Sort.class);

    job.setMapperClass(FlowExercise2SortMapper.class);  
    job.setReducerClass(FlowExercise2SortReducer.class);

    job.setMapOutputKeyClass(Flow.class);  
    job.setMapOutputValueClass(Text.class);

// job.setCombinerClass(FlowExercise1Combiner.class);
// job.setCombinerClass(FlowExercise1Reducer.class);

    job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);  
    job.setOutputValueClass(Flow.class);

    FileInputFormat.setInputPaths(job, "d:/flow/output1");  
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("d:/flow/sortoutput6"));

    boolean status = job.waitForCompletion(true);  
    System.exit(status? 0 : 1);  
}

static class FlowExercise2SortMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Flow, Text>{  
    @Override  
    protected void map(LongWritable key, Text value,  
            Mapper<LongWritable, Text, Flow, Text>.Context context)  
            throws IOException, InterruptedException {

        String\[\] splits = value.toString().split("\\t");

        String phone = splits\[0\];  
        long upflow = Long.parseLong(splits\[1\]);  
        long downflow = Long.parseLong(splits\[2\]);  

// long sumflow = Long.parseLong(splits[3]);
Flow flow = new Flow(upflow, downflow, phone);

        context.write(flow, new Text(phone));  
    }  
}

static class FlowExercise2SortReducer extends Reducer<Flow, Text, NullWritable, Flow>{  
    @Override  
    protected void reduce(Flow flow, Iterable<Text> phones, Context context)  
            throws IOException, InterruptedException {

        for(Text t : phones){  
            context.write(NullWritable.get(), flow);  
        }  
    }  
}  

}

　三、mapreduce中的sort

　　需求： 把上例求得的流量综合从大到小倒序排
　　基本思路：实现自定义的 bean 来封装流量信息，并将 bean 作为 map 输出的 key 来传输 MR 程序在处理数据的过程中会对数据排序(map 输出的 kv 对传输到 reduce 之前，会排序)， 排序的依据是 map 输出的 key，

　　　　　　   所以，我们如果要实现自己需要的排序规则，则可以考虑将排序因素放到 key 中，让 key 实现接口： WritableComparable， 然后重写 key 的 compareTo 方法（上面第二题）

四、mapreduce中的partitioner

　　需求： 根据归属地输出流量统计数据结果到不同文件，以便于在查询统计结果时可以定位到 省级范围进行
　　思路：MapReduce 中会将 map 输出的 kv 对，按照相同 key 分组，然后分发给不同的 reducetask
　　默认的分发规则为：根据 key 的 hashcode%reducetask 数来分发， 所以：如果要按照我们自 己的需求进行分组，则需要改写数据分发（分组）组件 Partitioner
　　自定义一个 CustomPartitioner 继承抽象类： Partitioner
　　然后在 job 对象中，设置自定义 partitioner： job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner.class)(上面第三题)

参考：https://www.cnblogs.com/liuwei6/p/6709931.html