shuffle的关键阶段sort(Map端和Reduce端)源码分析

源码中有这样一段代码

1. map端排序获取的比较器

public rawcomparator getoutputkeycomparator() {
  // 获取mapreduce.job.output.key.comparator.class，必须是rawcomparator类型，如果没设置，是null
  class<? extends rawcomparator> theclass = getclass(
   jobcontext.key_comparator, null, rawcomparator.class);
  // 如果用户自定义了这个参数，那么实例化用户自定义的比较器
  if (theclass != null)
   return reflectionutils.newinstance(theclass, this);
  // 默认情况，用户是没用自定义这个参数
  // 判断map输出的key，是否是writablecomparable的子类
 //  如果是，调用当前类的内部的comparator!
  return writablecomparator.get(getmapoutputkeyclass().assubclass(writablecomparable.class), this);
 }

总结： 如何对感兴趣的数据进行排序？

             ① 数据必须作为key

             ② 排序是框架自动排序，我们提供基于key的比较器，也就是comparator，必须是rawcomparator类型

                            a) 自定义类，实现rawcomparator，重写compare()

                                          指定mapreduce.job.output.key.comparator.class为自定义的比较器类型

                            b）key实现writablecomparable(推荐)

              ③ 实质都是调用相关的comparato()方法，进行比较

2. reduce端进行分组的比较器

rawcomparator comparator = job.getoutputvaluegroupingcomparator();
// 获取mapreduce.job.output.group.comparator.class，必须是rawcomparator类型
// 如果没用设置，直接获取maptask排序使用的比较器
// 也是比较key
public rawcomparator getoutputvaluegroupingcomparator() {
  class<? extends rawcomparator> theclass = getclass(
   jobcontext.group_comparator_class, null, rawcomparator.class);
  if (theclass == null) {
   return getoutputkeycomparator();
  }
  // 如果设置了，就使用设置的比较器
  return reflectionutils.newinstance(theclass, this);
 }

总结

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