今天就跟大家聊聊有关MapReduce中怎么实现排序和分组，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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        Map 起始阶段

        在Map阶段，使用 job.setInputFormatClass() 定义的 InputFormat ，将输入的数据集分割成小数据块 split，同时 InputFormat 提供一个 RecordReader的实现。本课程中使用的是 TextInputFormat，它提供的 RecordReader 会将文本的行号作为 Key，这一行的文本作为 Value。这就是自定义 Mapper 的输入是 < LongWritable,Text> 的原因。 然后调用自定义 Mapper 的map方法，将一个个< LongWritable,Text>键值对输入给 Mapper 的 map方法。

        Map 最后阶段

        在 Map 阶段的最后，会先调用 job.setPartitionerClass() 对这个 Mapper 的输出结果进行分区，每个分区映射到一个Reducer。每个分区内又调用 job.setSortComparatorClass() 设置的 Key 比较函数类排序。 可以看到，这本身就是一个二次排序。如果没有通过 job.setSortComparatorClass() 设置 Key 比较函数类，则使用 Key 实现的 compareTo() 方法。我们既可以使用 IntPair 实现的 compareTo() 方法，也可以专门定义 Key 比较函数类。

        Reduce 阶段

        在 Reduce 阶段，reduce() 方法接受所有映射到这个 Reduce 的 map 输出后，也是会调用 job.setSortComparatorClass()方法设置的 Key 比较函数类，对所有数据进行排序。然后开始构造一个 Key 对应的 Value 迭代器。 这时就要用到分组，使用 job.setGroupingComparatorClass()方法设置分组函数类。只要这个比较器比较的两个 Key 相同，它们就属于同一组，它们的 Value 放在一个 Value 迭代器，而这个迭代器的 Key 使用属于同一个组的所有Key的第一个Key。最后就是进入 Reducer 的 reduce() 方法，reduce() 方法的输入是所有的 Key 和它的 Value 迭代器，同样注意输入与输出的类型必须与自定义的 Reducer 中声明的一致。

  job.setPartitionerClass() 和job.setGroupingComparatorClass()的关系

reduce方法每次是读一条记录，读到相应的key，但是处理value集合时，处理完当前记录的values后，还会判断下一条记录是不是和当前的key是不是同一个组，如果是的话，会继续读取这些记录的值，而这个记录也会被认为已经处理了，直到记录不是当前组，这次reduce调用才结束，这样一次reduce调用就会处理掉一个组中的所有记录，而不仅仅是一条了。这个有什么用呢？如果不用分组，那么同一组的记录就要在多次reduce方法中独立处理，那么有些状态数据就要传递了，就会增加复杂度，在一次调用中处理的话，这些状态只要用方法内的变量就可以的。比如查找最大值，只要读第一个值就可以了。

看完上述内容，你们对MapReduce中怎么实现排序和分组有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。

本文题目：MapReduce中怎么实现排序和分组
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