Hadoop排序工具用法小结

Hadoop用于对key的排序和分桶的设置选项比较多和复杂,目前在公司内主要以KeyFieldBasePartitioner和KeyFieldBaseComparator被hadoop用户广泛使用。

基本概念:

Partition:分桶过程,用户输出的key经过partition分发到不同的reduce里,因而partitioner就是分桶器,一般用平台默认的hash分桶也可以自己指定。
Key:是需要排序的字段,相同分桶&&相同key的行排序到一起。

下面以一个简单的文本作为例子,通过搭配不同的参数跑出真实作业的结果来演示这些参数的使用方法。
假设map的输出是这样以点号分隔的若干行:

d.1.5.23
e.9.4.5
e.5.9.22
e.5.1.45
e.5.1.23
a.7.2.6
f.8.3.3

我们知道,在streaming模式默认hadoop会把map输出的一行中遇到的第一个设定的字段分隔符前面的部分作为key,后面的作为value,如果输出的一行中没有指定的字段分隔符,则整行作为key,value被设置为空字符串。 那么对于上面的输出,如果想用map输出的前2个字段作为key,后面字段作为value,并且不使用hadoop默认的“\t”字段分隔符,而是根据该文本特点使用“.”来分割,需要如何设置呢

bin/hadoop streaming -input /tmp/comp-test.txt -output /tmp/xx -mapper cat -reducer cat \
-jobconf stream.num.map.output.key.fields=2 \
-jobconf stream.map.output.field.separator=. \
-jobconf mapred.reduce.tasks=5

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