hadoop中的全序分解器

Question

我对极权主义者的概念是完全陌生的，我应用了这个概念，但我没有成功地产生全球排序。这是我的输入记录

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这是我的地图

public void map(LongWritable key, Text value,
            OutputCollector<NullWritable, Text> outputCollector, Reporter reporter) throws IOException {
        // TODO Auto-generated method stub
        outputCollector.collect(NullWritable.get(),value);

    }

​

这是我的减速机

​

public void reduce(NullWritable key, Iterator<Text> values,
            OutputCollector<NullWritable, Text> outputCollector, Reporter reporter) throws IOException {
        // TODO Auto-generated method stub
        while (values.hasNext()) {
            Text text = (Text) values.next();
            outputCollector.collect(key,text);

        }

    }

​

这是我与工作有关的代码

JobConf jobConf = new JobConf();
jobConf.setMapperClass(TotalOrderMapper.class);
jobConf.setReducerClass(TotalOrderReducer.class);
jobConf.setMapOutputKeyClass(NullWritable.class);
jobConf.setMapOutputValueClass(Text.class);
jobConf.setOutputKeyClass(NullWritable.class);
jobConf.setOutputValueClass(Text.class);
jobConf.setPartitionerClass(TotalOrderPartitioner.class);
jobConf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
jobConf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
FileInputFormat.addInputPath(jobConf, new Path("hdfs://localhost:9000/totalorderset.txt"));
FileOutputFormat.setOutputPath(jobConf, new Path("hdfs://localhost:9000//sortedRecords5.txt"));
Path pa = new Path("hdfs://localhost:9000//partitionfile","_partitions.lst");
TotalOrderPartitioner.setPartitionFile(jobConf,
        pa);
InputSampler.writePartitionFile(jobConf,
        new InputSampler.RandomSampler(1,1));
JobClient.runJob(jobConf);

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但是记录没有得到sorted.this是我的输出

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7489768576
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我不知道我要去哪里，wrong.could，有人帮我解决问题吗?有人能告诉我输入采样是如何工作的吗? here.thanks。

Answer 1

Mapreduce对键进行排序，因为您正在对nullwritable进行排序，所以根本不进行排序：

outputCollector.collect(NullWritable.get(),value);

您的地图输出键应该是您的输入值！

outputCollector.collect(value, NullWritable.get());

你能试一试吗，让我们知道它是否有效？

第二个注意事项:使用IntWritable代替文本，否则排序将按顺序排列！