我尝试过实现二次排序。 所以我有一个与此相关的问题:
Sorting happens 3 times in Hadoop framework
1) Sorting in Buffer ( Sorting occur based on key of a map function)
2) Sorting during merging of spill files of mapper output( ?????????????)
3) Sorting at Reducer side when reducer gets map output from various mapper based on partition logic again merging happens .( Sorting occur based on Sort Comparator )
如果我的上述理解是正确的，那么基于溢出文件在 map 输出文件上合并期间发生的逻辑排序，它基于我们在 map 函数或排序比较器中使用的键，在其上发生 reduce 边排序，为什么？
最佳答案
为了准确回答，在缓冲区中，值是根据键排序的，而在 reducer 中，它们将使用比较器进行比较。
这就是 map 末尾排序的方式。 每个映射任务都有一个循环内存缓冲区，它将输出写入其中。当缓冲区的内容达到某个阈值大小时，后台线程将开始将内容溢出到磁盘。
在写入磁盘之前，线程首先将数据分成与数据最终将发送到的 reducer 相对应的分区。 在每个分区内，后台线程按键执行内存中排序，如果有组合器函数，则它在排序的输出上运行。
reducer 的最终顺序将通过将每个键与另一个键进行比较来完成，这只不过是一个比较器。
为了检查这一点，我编写了一个 ReverseIntWritable，它将与 IntWritable 的顺序相反，并且我以相同的方式从 mapper 和 reducer 编写了输出。
如果我没有使用 reducer，输入 {(1, xyz), (2,ijk)} 输出为 {(1, xyz), (2,ijk)}。 如果我使用了 reducer，相同输入的输出结果为 {(2,ijk) , (1, xyz) }。
希望这有帮助..
关于hadoop - 在 hadoop 框架中排序，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25905482/
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