如何在MapReduce中实现排序而不去重？

MapReduce排序不去重_排序

MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集的并行算法，它由两个阶段组成：Map阶段和Reduce阶段，在Map阶段，输入数据被分割成多个独立的块，然后每个块被映射到一个键值对，在Reduce阶段，所有具有相同键的值被组合在一起进行处理。

在本篇文章中，我们将介绍如何使用MapReduce进行排序操作，但不包括去重功能，我们将使用Hadoop作为MapReduce框架来实现这个任务。

1. Map阶段

在Map阶段，我们需要将输入数据转换为键值对的形式，假设我们有一个文本文件，其中包含一些数字，我们希望对这些数字进行排序，我们可以将每个数字作为键，并将它们映射到相同的值（一个空字符串），这样，我们就可以确保所有的数字都被视为不同的键。

def map(key, value):
    # key: None
    # value: 一行文本，包含一个数字
    number = int(value)
    emit(number, "")

2. Shuffle阶段

Shuffle阶段是MapReduce框架自动执行的，它会将所有具有相同键的值组合在一起，在这个例子中，所有具有相同数字键的值将被组合在一起。

3. Reduce阶段

在Reduce阶段，我们需要对这些数字进行排序，由于我们已经将它们分组在一起，我们只需要简单地输出这些数字即可，为了实现排序，我们可以使用Python内置的sorted()函数。

def reduce(key, values):
    # key: 一个数字
    # values: 与该数字相关的空字符串列表
    # 输出排序后的数字列表
    sorted_numbers = sorted(values)
    for number in sorted_numbers:
        emit(number, "")

4. 完整的MapReduce代码

下面是一个完整的MapReduce程序，用于对输入文件中的数字进行排序。

from mrjob.job import MRJob
from mrjob.step import MRStep
class SortNumbers(MRJob):
    def steps(self):
        return [
            MRStep(mapper=self.mapper, reducer=self.reducer)
        ]
    def mapper(self, _, line):
        number = int(line.strip())
        yield number, ""
    def reducer(self, key, values):
        sorted_numbers = sorted(values)
        for number in sorted_numbers:
            yield key, ""
if __name__ == '__main__':
    SortNumbers.run()

FAQs

Q1: MapReduce中的shuffle阶段是如何工作的？

A1: Shuffle阶段是MapReduce框架中的一个内部步骤，它在Map阶段和Reduce阶段之间发生，它的工作是将Map阶段的输出按照键（key）进行分组，然后将具有相同键的所有值（value）发送到同一个Reduce任务中去，这个过程是在分布式系统中进行的，通常涉及到网络传输和磁盘I/O操作。

Q2: MapReduce中的排序是如何实现的？

A2: 在MapReduce中，排序通常是在Reduce阶段进行的，由于MapReduce框架会自动将具有相同键的所有值组合在一起，所以在Reduce阶段，我们可以直接对这些值进行排序，在上面的例子中，我们使用了Python的sorted()函数来对数字进行排序，需要注意的是，这种排序是在单个Reduce任务内进行的，而不是在整个数据集上进行的全局排序，如果需要全局排序，可能需要额外的步骤或工具来实现。