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Hadoop中如何自定义类型

发表于:2025-01-23 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年01月23日,这期内容当中小编将会给大家带来有关Hadoop中如何自定义类型,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。代码如下。public interface Compar
千家信息网最后更新 2025年01月23日Hadoop中如何自定义类型

这期内容当中小编将会给大家带来有关Hadoop中如何自定义类型,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

代码如下。

public interface Comparable {    public int compareTo(T o);}

规定了对象内部比较的方法

public interface Comparator {     int compare(T o1, T o2);     boolean equals(Object obj);}

定义外部比较器的基本方法,其中equals是用来确定两个比较器是否相等

关于对象内部比较和外部比较这两个接口的区别和使用场景如下:

个人总结:

Comparable是对象内部固有的比较,一个类的不同对象肯定需要很自然的比较,无论使用在任何地方 Comparator是外部比较,在不改变对象内部固有的比较标准的前提下,增加新的比较行为, 尤其是对已有的类型,String,Integer等,如果我们想要不同的比较行为,例如绝对值比较,那么我们不能修改这写类固有的比较标准,而是加入自定义的外部比较器, 在外部比较器中定义新的比较规则,同时在需要比较的地方,插入我们自定义的外部比较器实例

我们知道hadoop中有自定义类型,需要实现, WritableComparable接口,而WritableComparable接口继承之一便是Comparable接口。

因此,自定义的类型需要实现compareTo方法

如,LongWrite.class

@Override  public int compareTo(LongWritable o) {    long thisValue = this.value;    long thatValue = o.value;    return (thisValue

但是hadoop并没有直接使用这个基于对象内部比较机制,对需要排序比较的地方进行key的排序,而是借助外部比较器,统一介入的。 hadoop中的外部比较器, WritableComparator。

public static WritableComparator get(      Class c, Configuration conf) {    WritableComparator comparator = comparators.get(c);    if (comparator == null) {      // force the static initializers to run      forceInit(c);      // look to see if it is defined now      comparator = comparators.get(c);      // if not, use the generic one      if (comparator == null) {        comparator = new WritableComparator(c, conf, true);      }    }    // Newly passed Configuration objects should be used.    ReflectionUtils.setConf(comparator, conf);    return comparator;  }

该方法会被Job调用,获得当前类型对应的外部比较器实例。WritableComparator内部有缓存,其中会缓存类型和其对应的外部比较器。get方法会从缓存中取得类型对应的外部比较器,如果取得为空,则手动生成一个外部比较器,

外部比较器,默认的比较方法是按照对象的内部比较标准进行的。

@SuppressWarnings("unchecked")  public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {    return a.compareTo(b);  }  @Override  public int compare(Object a, Object b) {    return compare((WritableComparable)a, (WritableComparable)b);  }

但是,hadoop在使用这个外部比较器的地方的,使用方式是:(例如,MapOutputBuffer,map端spill)

public int compare(final int mi, final int mj) {      final int kvi = offsetFor(mi % maxRec);      final int kvj = offsetFor(mj % maxRec);      final int kvip = kvmeta.get(kvi + PARTITION);      final int kvjp = kvmeta.get(kvj + PARTITION);      // sort by partition      if (kvip != kvjp) {        return kvip - kvjp;      }      // sort by key      return comparator.compare(kvbuffer,          kvmeta.get(kvi + KEYSTART),          kvmeta.get(kvi + VALSTART) - kvmeta.get(kvi + KEYSTART),          kvbuffer,          kvmeta.get(kvj + KEYSTART),          kvmeta.get(kvj + VALSTART) - kvmeta.get(kvj + KEYSTART));    }

使用的是外部比较器的这个方法,如下

@Override  public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2) {    try {      buffer.reset(b1, s1, l1);                   // parse key1      key1.readFields(buffer);            buffer.reset(b2, s2, l2);                   // parse key2      key2.readFields(buffer);          } catch (IOException e) {      throw new RuntimeException(e);    }        return compare(key1, key2);                   // compare them  }

而这个方法默认也是使用对象内部比较的标准。

在考虑性能的时候,需要将这个方法的默认行为改成基于bytes字节的比较,那么就需要用户自己写一个外部比较类的子类,并手动放到WritableComparator类中的内部缓存。

这种手动放入到缓存的过程,在自定义类型中完成,(LongWritable为例) (1)自定义外部比较器的子类。

public static class Comparator extends WritableComparator {    public Comparator() {      super(LongWritable.class);    }    @Override    public int compare(byte[] b1, int s1, int l1,                       byte[] b2, int s2, int l2) {      long thisValue = readLong(b1, s1);      long thatValue = readLong(b2, s2);      return (thisValue

(2)手动注入到缓存中

static {                                           // register default comparator    WritableComparator.define(LongWritable.class, new Comparator()); }

这样,就改变了外部比较器默认的比较标准,按照用户自定义的compare方法进行比较。

那么,什么时候要自定义外部比较器呢?

1)效率考虑,如上所述 2)排序的规则发生变化,所有需要排序的地方,可以指定外部比较器,让其发生比较规则的改变(默认的比较都是自定义类型中的外部比较器比较规则)

比如,二次排序等。

上述就是小编为大家分享的Hadoop中如何自定义类型了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注行业资讯频道。

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