MapReduce中的GroupingComparator应用案例
在日常的数据统计分析中，常常会有类似如下的求分组最大值统计需求，用到的数据示例如下：
itemid    amount    date    …
10001    136.6    2015-1-12    …
10001    165.5    2015-1-12    …
10002    122.5    2015-1-12    …
10002    166.88    2015-1-12    …
10003    189.65    2015-1-12    …
10003    198.62    2015-1-13    …
10001    278.6    2015-1-13    …
10001    143.6    2015-1-13    …

需求是求出整个数据集中每一种商品销售额最大的单笔订单，结果如下：
10001    278.60
10002    166.88
10003    198.62
... ...
如果用传统sql来求解，这是极其简单的：
select itemid,max(amount) from t_order group by itemid;

而用mapreduce程序，该如何实现呢？最简单的办法是:
1、在mapper中将日志的每一行解析成键值对： “key: itemid ,value:amount”
2、经过shuffle之后，相同itemid的数据会发送给同一个reducer
3、然后，我们就可以在reducer中遍历某个item的一组values，
4、这一组values对于amount来说是无序的，进而需要在reducer中缓存这一组values，然后排序从而取到这一组values中的最大值。

这个办法固然可行，但是效率不是很高，因为在reducer中针对一组values取最大amount，需要在内存中进行缓存并排序，在数据量大的情况下，会耗费相当多的内存空间和cpu运算资源，甚至可能会内存溢出。

现在，就让我们来思考另一种实现方式，如果能让数据到达reducer时的次序是针对amount的倒序，则我们可以直接取改组values的第一个值即可，如何实现呢？
1、首先，我们构造一个bean<itemid,amount> implements WritableComparable作为mapper输出的key来传递数据，在其compareTo()方法中定义逻辑：按照itemid升序及amount降序，这样一来，mapper输出的数据就会按照amount降序排列，示例如下：
<10001,278.60>
<10001,165.50>
<10001,136.60>
<10002,166.88>
<10002,122.5>
.......
2、但是，这样一来，又带来一个棘手的问题——相同item的bean在shuffle时不一定发往同一个reducer！因为每一个bean（就算是相同itemid）都是一个不同的对象，而默认HashPartitioner分区的逻辑是用bean的hashcode计算分区号。从而，需要自定义一个ItemPartitioner，实现将相同itemid的bean发往同一个reducer，代码如下所示：
class ItemPartitioner extends Partitioner{
int getPartition(bean,numreducertasks){
      return bean.getItemid.hashCode() % numreducertasks;
}
}

这样一来，可以保证相同item的数据会到达同一个reducer，并且是按照amount降序排序，如下所示：
<10001,278.60>
<10001,165.50>
<10001,136.60>
.......

3、接下来，就是如何取到这一组values中的最大值。
在默认情况下，reducer会将拿到的数据按照相同key进行聚合，然后对聚合起来的每一组数据调用一次reduce方法，此处麻烦的问题是，这里的每一个key都是一个对象，从而，就算是相同itemid的数据，也不会聚合到一组，而是会逐一地调用reduce()方法进行处理，这样一来，我们也就没办法取到最大值了；
4、要解决这个问题，就得借助GroupingComparator了，其工作机制是这样：
当mapper输出的相同partition的kv数据到达一个Reducer后，会有一个聚合的过程，即将“相同”key的kv聚合到一起（其实质是利用GroupingComparator来对key进行比较），然后将这一组聚合好的kv中最前面的一个kv的key传给reduce方法的入参key，将一个用来遍历这一组kv数据的values的迭代器iterator传给reduce方法的入参iterator。

5、从而，我们可以自定义一个GroupingComparator来定义哪些kv可以聚合成一组，代码示例如下：
public class GroupingComparator extends WritableComparator{
protected  GroupingComparator() {
super(Bean.class,true);
}
@Override
public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
Bean kv1 = (Bean) a;
Bean kv2 = (Bean) b;
int cmp = kv1.getItemid().compareTo(kv2.getItemid());
return cmp;
}
}


6、这样一来，虽然不同的bean是不同的对象，但是在进行聚合的时候，根据GroupingComparator ，只要是itemid相同的bean都会算成一组聚合kv，然后这一组聚合kv的最前面一个kv（也就是amount值最大的那一个）会传入reduce方法的入参key，从而，在我们的reduce方法中，只要直接输出这个key就ok了：
@Override
protected void reduce(Bean bean,Iterable<NullWritable> arg1,Context context)throws IOException, InterruptedException {
context.write(bean, NullWritable.get());
}

当然，要想让这个GroupingComparator 生效，还需要在job中进行注册：
job.setGroupingComparatorClass(GroupingComparator.class);


综上所述，该案例需要自定义这几个元素：
     自定义的复合key
     自定义的partitioner
     自定义的GroupingComparator

MapReduce中的GroupingComparator应用案例
在日常的数据统计分析中，常常会有类似如下的求分组最大值统计需求，用到的数据示例如下：
itemid    amount    date    …
10001    136.6    2015-1-12    …
10001    165.5    2015-1-12    …
10002    122.5    2015-1-12    …
10002    166.88    2015-1-12    …
10003    189.65    2015-1-12    …
10003    198.62    2015-1-13    …
10001    278.6    2015-1-13    …
10001    143.6    2015-1-13    …

需求是求出整个数据集中每一种商品销售额最大的单笔订单，结果如下：
10001    278.60
10002    166.88
10003    198.62
... ...
如果用传统sql来求解，这是极其简单的：
select itemid,max(amount) from t_order group by itemid;

而用mapreduce程序，该如何实现呢？最简单的办法是:
1、在mapper中将日志的每一行解析成键值对： “key: itemid ,value:amount”
2、经过shuffle之后，相同itemid的数据会发送给同一个reducer
3、然后，我们就可以在reducer中遍历某个item的一组values，
4、这一组values对于amount来说是无序的，进而需要在reducer中缓存这一组values，然后排序从而取到这一组values中的最大值。

这个办法固然可行，但是效率不是很高，因为在reducer中针对一组values取最大amount，需要在内存中进行缓存并排序，在数据量大的情况下，会耗费相当多的内存空间和cpu运算资源，甚至可能会内存溢出。

现在，就让我们来思考另一种实现方式，如果能让数据到达reducer时的次序是针对amount的倒序，则我们可以直接取改组values的第一个值即可，如何实现呢？
1、首先，我们构造一个bean<itemid,amount> implements WritableComparable作为mapper输出的key来传递数据，在其compareTo()方法中定义逻辑：按照itemid升序及amount降序，这样一来，mapper输出的数据就会按照amount降序排列，示例如下：
<10001,278.60>
<10001,165.50>
<10001,136.60>
<10002,166.88>
<10002,122.5>
.......
2、但是，这样一来，又带来一个棘手的问题——相同item的bean在shuffle时不一定发往同一个reducer！因为每一个bean（就算是相同itemid）都是一个不同的对象，而默认HashPartitioner分区的逻辑是用bean的hashcode计算分区号。从而，需要自定义一个ItemPartitioner，实现将相同itemid的bean发往同一个reducer，代码如下所示：
class ItemPartitioner extends Partitioner{
int getPartition(bean,numreducertasks){
      return bean.getItemid.hashCode() % numreducertasks;
}
}

这样一来，可以保证相同item的数据会到达同一个reducer，并且是按照amount降序排序，如下所示：
<10001,278.60>
<10001,165.50>
<10001,136.60>
.......

3、接下来，就是如何取到这一组values中的最大值。
在默认情况下，reducer会将拿到的数据按照相同key进行聚合，然后对聚合起来的每一组数据调用一次reduce方法，此处麻烦的问题是，这里的每一个key都是一个对象，从而，就算是相同itemid的数据，也不会聚合到一组，而是会逐一地调用reduce()方法进行处理，这样一来，我们也就没办法取到最大值了；
4、要解决这个问题，就得借助GroupingComparator了，其工作机制是这样：
当mapper输出的相同partition的kv数据到达一个Reducer后，会有一个聚合的过程，即将“相同”key的kv聚合到一起（其实质是利用GroupingComparator来对key进行比较），然后将这一组聚合好的kv中最前面的一个kv的key传给reduce方法的入参key，将一个用来遍历这一组kv数据的values的迭代器iterator传给reduce方法的入参iterator。

5、从而，我们可以自定义一个GroupingComparator来定义哪些kv可以聚合成一组，代码示例如下：
public class GroupingComparator extends WritableComparator{
protected  GroupingComparator() {
super(Bean.class,true);
}
@Override
public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
Bean kv1 = (Bean) a;
Bean kv2 = (Bean) b;
int cmp = kv1.getItemid().compareTo(kv2.getItemid());
return cmp;
}
}


6、这样一来，虽然不同的bean是不同的对象，但是在进行聚合的时候，根据GroupingComparator ，只要是itemid相同的bean都会算成一组聚合kv，然后这一组聚合kv的最前面一个kv（也就是amount值最大的那一个）会传入reduce方法的入参key，从而，在我们的reduce方法中，只要直接输出这个key就ok了：
@Override
protected void reduce(Bean bean,Iterable<NullWritable> arg1,Context context)throws IOException, InterruptedException {
context.write(bean, NullWritable.get());
}

当然，要想让这个GroupingComparator 生效，还需要在job中进行注册：
job.setGroupingComparatorClass(GroupingComparator.class);


综上所述，该案例需要自定义这几个元素：
     自定义的复合key
     自定义的partitioner
     自定义的GroupingComparator