:ソートサンプル

1. 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"、ローカルストレージパスを "data\resources" とします。
2. SORT 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;

3. tunnel コマンドを使用してデータをインポートします。

   tunnel upload data ss_in;

   テーブル "ss_in" のデータファイルの内容は次のとおりです。

    2,1
    1,1
    3,1

jar -resources mapreduce-examples.jar -classpath data\resources\mapreduce-examples.jar
com.aliyun.odps.mapred.open.example.Sort ss_in ss_out;

+------------+------------+
| key | value |
+------------+------------+
| 1 | 1 |
| 2 | 1 |
| 3 | 1 |
+------------+------------+

    package com.aliyun.odps.mapred.open.example;
    import java.io.IOException;
    import java.util.Date;
    import com.aliyun.odps.data.Record;
    import com.aliyun.odps.data.TableInfo;
    import com.aliyun.odps.mapred.JobClient;
    import com.aliyun.odps.mapred.MapperBase;
    import com.aliyun.odps.mapred.TaskContext;
    import com.aliyun.odps.mapred.conf.JobConf;
    import com.aliyun.odps.mapred.example.lib.IdentityReducer;
    import com.aliyun.odps.mapred.utils.InputUtils;
    import com.aliyun.odps.mapred.utils.OutputUtils;
    import com.aliyun.odps.mapred.utils.SchemaUtils;
    /**
     * This is the trivial map/reduce program that does absolutely nothing other
     * than use the framework to fragment and sort the input values.
     *
     **/
    public class Sort {
      static int printUsage() {
        System.out.println("sort <input> <output>");
        return -1;
      }
      /**
       * Implements the identity function, mapping record's first two columns to
       * outputs.
       **/
      public static class IdentityMapper 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 {
          Key.set (new object [] {(long) record.get (0 )});
          value.set(new Object[] { (Long) record.get(1) });
          context.write(key, value);
        }
      }
      /**
       * The main driver for sort program. Invoke this method to submit the
       * map/reduce job.
       *
       * @throws IOException
       * When there is communication problems with the job tracker.
       **/
      public static void main(String[] args) throws Exception {
        JobConf jobConf = new JobConf();
        jobConf.setMapperClass(IdentityMapper.class);
        jobConf.setReducerClass(IdentityReducer.class);
        // グローバルオーダーの場合、reducers の数は 1 に設定されています。すべてのデータは reducer 上で連結されます。
        // 少量のデータの場合にのみ使用可能です。terasort など、他の方法で考える必要があります。
        jobConf.setNumReduceTasks(1);
        Jobconf.setmapoutputkeyschema schemautils schemeiutils.fromstring ("key: bigint "));
        jobConf.setMapOutputValueSchema(SchemaUtils.fromString("value:bigint"));
        InputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName(args[0]).build(), jobConf);
        OutputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName(args[1]).build(), jobConf);
        Date starttime = new date ();
        System.out.println("Job started: " + startTime);
        JobClient.runJob(jobConf);
        Date end_time = new Date();
        System.out.println("Job ended: " + end_time);
        System.out.println("The job took "
            + (end_time.getTime() - startTime.getTime()) / 1000 + " seconds.") ;
      }
    }