大数据处理：Hadoop与Spark的应用（二）

发布时间：2024-02-27 09:51:42 所属栏目：资讯来源：小林写作

导读： 三、Hadoop与Spark的二次排序实现
1.输入数据
本文以《数据算法：Hadoop/Spark大数据处理技巧》一书中的二次排序算法为例，输入数据为SecondarySort.txt，内容为：
```
2000,12,04,10
2000,11,01,20
2000,

三、Hadoop与Spark的二次排序实现
1.输入数据
本文以《数据算法：Hadoop/Spark大数据处理技巧》一书中的二次排序算法为例，输入数据为SecondarySort.txt，内容为：
```
2000,12,04,10
2000,11,01,20
2000,12,02,-20
2000,11,07,30
2000,11,24,-40
2012,12,21,30
2012,12,22,-20
2012,12,23,60
2012,12,24,70
2012,12,25,10
2013,01,23,90
2013,01,24,70
2013,01,20,-10
```
数据格式为：年，月，日，温度。
2.期望输出
期望输出为：
```
2013-0190,70,-10
2012-1270,60,30,10,-20
2000-1210,-20
2000-1130,20,-40
```
输出格式为：年-月温度1，温度2，温度3，其中年-月从上之下降序排列，温度从左到右降序排列。
3.算法思路
（1）抛弃不需要的代表日的哪一行数据；
（2）将年月作为组合键（key），比较大小，降序排列；
（3）将对应年月（key）的温度的值（value）进行降序排列和拼接。
4. Hadoop与Spark实现二次排序
4.1 使用Java编写MapReduce程序实现二次排序
本文以《数据算法：Hadoop/Spark大数据处理技巧》一书中的二次排序算法为例，使用Java编写MapReduce程序实现二次排序。代码包括以下类：SecondarySortingMapper，SecondarySortingReducer，SecondarySortDriver，DateTemperatureGroupingComparator，DateTemperaturePartioner，以及自定义类型DateTemperaturePair。
4.2 使用Scala编写Spark程序实现二次排序
在Spark中，我们可以使用Scala编写程序实现二次排序。相较于Java版本，Scala版本的代码更加简洁易懂。以下是使用Scala实现的二次排序算法：
```scala
import org.apache.spark.sql.{Dataset, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.functions._
object SecondarySort {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Secondary Sort")
.master("local")
.getOrCreate()
val inputPath = "path/to/your/input/file"
val outputPath = "path/to/your/output/file"
val ds = spark.read.text(inputPath)
.map(line => (line.split(",")(0).toInt, line.split(",")(1).toInt, line.split(",")(2).toInt, line.split(",")(3).toInt))
.toDS()
val sortedDs = ds.groupBy("year", "month")
.orderBy(col("year").desc, col("month").desc)
.select("year", "month", explode(col("temperature")))
sortedDs.write.mode("overwrite").parquet(outputPath)
spark.stop()
}
}
```
5.总结
本文介绍了如何使用Hadoop和Spark实现二次排序算法。通过Java和Scala编写的MapReduce程序和Spark程序，分别实现了对给定数据的二次排序。在大数据处理领域，Hadoop和Spark作为流行的分布式计算框架，能够高效地处理海量数据，满足各种复杂计算需求。了解和掌握

（编辑：晋中站长网）

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