前提条件
- テストプログラムの JAR パッケージを準備します。 パッケージの名前を " mapreduce-examples.jar " と仮定します。ローカルストレージパスは data\resources です。
- SecondarySort オペレーションをテストするためのテーブルとリソースを準備します。
- テーブルを作成します。
create table ss_in(key bigint, value bigint); create table ss_out(key bigint, value bigint)
- リソースを追加します。
add jar data\resources\mapreduce-examples.jar -f;
- テーブルを作成します。
- tunnel コマンドでデータをインポートします。
tunnel upload data ss_in;
テーブル " ss_in " にインポートされたデータファイルの内容は 次のとおりです。1,2 2,1 1,1 2,2
手順
odpscmd で SecondarySort を実行します。
jar -resources mapreduce-examples.jar -classpath data\resources\mapreduce-examples.jar
com.aliyun.odps.mapred.open.example.SecondarySort ss_in ss_out;
予想される出力
出力テーブル “ ss_out ” の内容は次のとおりです。
| key | value |
| 1 | 1 |
| 1 | 2 |
| 2 | 1 |
| 2 | 2 |
サンプルコード
package com.aliyun.odps.mapred.open.example;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import com.aliyun.odps.data.Record;
import com.aliyun.odps.mapred.JobClient;
import com.aliyun.odps.mapred.MapperBase;
import com.aliyun.odps.mapred.ReducerBase;
import com.aliyun.odps.mapred.TaskContext;
import com.aliyun.odps.mapred.conf.JobConf;
import com.aliyun.odps.mapred.utils.SchemaUtils;
import com.aliyun.odps.mapred.utils.InputUtils;
import com.aliyun.odps.mapred.utils.OutputUtils;
import com.aliyun.odps.data.TableInfo;
* これは、ODPS Map/Reduce アプリケーションの例です。 1 レコードに 2 つの整数を含む必要がある
* 入力テーブルを読み取ります。 出力は、1 番目と 2 番目の数字でソートされ、
* 1 番目の数字でグループ化されます。
public class SecondarySort {
* 各行から 2 つの整数を読み取り、((left,
* right), right) としてキーと値のペアを生成します。
public static class MapClass extends MapperBase {
private Record key;
private Record value;
@Override
public void setup(TaskContext context) throws IOException {
key = context.createMapOutputKeyRecord();
value = context.createMapOutputValueRecord();
@Override
public void map(long recordNum, Record record, TaskContext context)
throws IOException {
long left = 0;
long right = 0;
if (record.getColumnCount() > 0) {
left = (Long) record.get(0);
if (record.getColumnCount() > 1) {
right = (Long) record.get(1);
key.set(new Object[] { (Long) left, (Long) right });
value.set(new Object[] { (Long) right });
context.write(key, value);
* 入力値の合計を出力する reducer クラス
public static class ReduceClass extends ReducerBase {
private Record result = null;
@Override
public void setup(TaskContext context) throws IOException {
result = context.createOutputRecord();
@Override
public void reduce(Record key, Iterator<Record> values, TaskContext context)
throws IOException {
result.set(0, key.get(0));
while (values.hasNext()) {
Record value = values.next();
result.set(1, value.get(0));
context.write(result);
public static void main(String[] args) throws Exception {
if (args.length ! = 2) {
System.err.println("Usage: secondarysrot <in> <out>");
System.exit(2);
JobConf job = new JobConf();
job.setMapperClass(MapClass.class);
job.setReducerClass(ReduceClass.class);
// 複数の列をキーに設定
// ペアの 1 番目と 2 番目の部分を比較
job.setOutputKeySortColumns(new String[] { "i1", "i2" });
// ペアの 1 番目の部分に基づくパーティション
job.setPartitionColumns(new String[] { "i1" });
// ペアの 1 番目の部分に基づくグルーピングコンパレーター
job.setOutputGroupingColumns(new String[] { "i1" });
// map 出力は LongPair, Long
job.setMapOutputKeySchema(SchemaUtils.fromString("i1:bigint,i2:bigint"));
Job. Fig (schemeiutils. fromstring ("i2x: bigint "));
InputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName(args[0]).build(), job);
OutputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName(args[1]).build(), job);
JobClient.runJob(job);
System.exit(0);