目录 一、关于Reducer全排序 1.1、 什么叫全排序 1.2、 分区的标准是什么 二、全排序的三种方式 2.1、 一个Reducer 2.2、 自定义分区函数 2.3、 采样 一、关于Reducer全排序 ...
按数值排序 示例:按气温字段对天气数据集排序问题:不能将气温视为Text对象并以字典顺序排序正统做法:用顺序文件存储数据,其IntWritable键代表气温,其Text值就是数据行常用简单做法:首先,增加偏移量以消除所有负数 其次,在数字面前加 ,使所有数字的长度相等 最后,用字典法排序。streaming的做法: D mapred.text.key.comparator.options k n ...
2014-05-04 12:50 0 8844 推荐指数:
目录 一、关于Reducer全排序 1.1、 什么叫全排序 1.2、 分区的标准是什么 二、全排序的三种方式 2.1、 一个Reducer 2.2、 自定义分区函数 2.3、 采样 一、关于Reducer全排序 ...
转自:http://blog.csdn.net/b1198103958/article/details/47169105 Hadoop里面的MapReduce编程模型,非常灵活,大部分环节我们都可以重写它的API,来灵活定制我们自己的一些特殊需求。 今天散仙要说的这个分区函数 ...
一、初步探索Partitioner 1.1 再次回顾Map阶段五大步骤 在第四篇博文《初识MapReduce》中,我们认识了MapReduce的八大步凑,其中在Map阶段总共五个步骤,如下图所示: 其中,step1.3就是一个分区操作。通过前面的学习我们知道Mapper最终处理 ...
自己学习排序和二次排序的知识整理如下。 1.Hadoop的序列化格式介绍:Writable 2.Hadoop的key排序逻辑 3.全排序 4.如何自定义自己的Writable类型 5.如何实现二次排序 1.Hadoop ...
使用自定义partitioner来处理手机上网日志信息 为什么要使用分区? 1.根据业务需要,产生多个输出文件 2.多个reduce任务在运行,提高整体job的运行效率 将上面代码打包导出,复制到Linux中,然后在命令行下执行并查看结果,也可以在chaoren ...
。 Combiner的作用: (1)Combiner实现本地key的聚合,对map输出的key排序value进行 ...
前言 本文主要介绍 MapReduce 的原理及开发,讲解如何利用 Combine、Partitioner、WritableComparator等组件对数据进行排序筛选聚合分组的功能。由于文章是针对开发人员所编写的,在阅读本文前,文章假设读者已经对Hadoop的工作原理、安装过程有一定的了解 ...
MapReduce全排序的方法1: 每个map任务对自己的输入数据进行排序,但是无法做到全局排序,需要将数据传递到reduce,然后通过reduce进行一次总的排序,但是这样做的要求是只能有一个reduce任务来完成。 并行程度不高,无法发挥分布式计算的特点 ...