Hadoop實(shí)現(xiàn)二級(jí)排序的方法通常包括兩種方式：Partitioner和SecondarySort。
- Partitioner方法：
在MapReduce中，Map任務(wù)會(huì)將輸出的數(shù)據(jù)按照key進(jìn)行分區(qū)，每個(gè)Partition對(duì)應(yīng)一個(gè)Reducer任務(wù)。因此，我們可以自定義Partitioner來(lái)控制相同key的數(shù)據(jù)分配到同一個(gè)Partition中，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)二級(jí)排序。
具體步驟如下：
- 首先，在Mapper中將要排序的key進(jìn)行封裝，將需要排序的字段作為key的一部分，將其他字段作為value。
- 然后，自定義Partitioner，重寫getPartition方法，根據(jù)key的一部分來(lái)計(jì)算分區(qū)的邏輯，確保相同字段的數(shù)據(jù)分配到同一個(gè)Partition中。
- 最后，在Reducer中對(duì)相同字段的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。
- SecondarySort方法：
SecondarySort是一種更為簡(jiǎn)潔和高效的實(shí)現(xiàn)方式，該方法通過(guò)使用自定義的WritableComparable類來(lái)實(shí)現(xiàn)二級(jí)排序。
具體步驟如下：
- 首先定義一個(gè)WritableComparable類，該類包含需要排序的字段，在compareTo方法中實(shí)現(xiàn)二級(jí)排序邏輯。
- 在Map輸出時(shí)，將key設(shè)置為自定義的WritableComparable類。
- 在Reducer中直接進(jìn)行排序。
總的來(lái)說(shuō)，Partitioner方法相對(duì)比較繁瑣，需要手動(dòng)實(shí)現(xiàn)Partitioner和對(duì)key進(jìn)行封裝，而SecondarySort方法更為簡(jiǎn)單和高效。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)需求選擇不同的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)二級(jí)排序。
