MapReduce的自定义排序、分区和分组
自定义排序（WritableComparable） 当写mr程序来处理文本时，经常会将处理后的信息封装到我们自定义的bean中，并将bean作为map输出的key来传输 而mr程序会在处理数据的过程中（传输到reduce之前）对数据排序（如：map端生成的文件中的内容分区且区内有序）。 操作 ...
原文：Hadoop mapreduce自定义分区HashPartitioner
本文发表于本人博客。 在上一篇文章我写了个简单的WordCount程序，也大致了解了下关于mapreduce运行原来，其中说到还可以自定义分区 排序 分组这些，那今天我就接上一次的代码继续完善实现自定义分区。 首先我们明确一下关于中这个分区到底是怎么样，有什么用处 回答这个问题先看看上次代码执行的结果，我们知道结果中有个文件 part r ,这个文件就是所有的词的数量记录，这个时候有没什么想法比如 ...
2014-12-25 16:21 0 3783 推荐指数：
相关推荐
Hadoop mapreduce自定义分组RawComparator
本文发表于本人博客。 今天接着上次【Hadoop mapreduce自定义排序WritableComparable】文章写，按照顺序那么这次应该是讲解自定义分组如何实现，关于操作顺序在这里不多说了，需要了解的可以看看我在博客园的评论，现在开始。 首先我们查看下Job这个类，发现有 ...
hadoop 学习自定义分区
如图所示：有三个ReducerTask，因此处理完成之后的数据存储在三个文件中； 默认情况下，numReduceTasks的数量为1，前面做的实验中，输出数据都是在一个文件中。通过 自定义myPatitioner类，可以把 ruduce 处理后的数据 ...
MapReduce 学习4 ---- 自定义分区、自定义排序、自定义组分
1. map任务处理 1.3 对输出的key、value进行分区。 分区的目的指的是把相同分类的<k,v>交给同一个reducer任务处理。 public static class MyPartitioner<Text, LongWritable> ...
Hadoop MapReduce 自定义数据类型
关于自定义数据类型，http://book.douban.com/annotation/17067489/ 一文中给出了一个比较清晰的说明和解释。 在本文中，将给出一个简单的自定义的数据类型例子。我曾使用该自定义的数据类型在HDFS上构建Lucene索引。 package ...
[Hadoop] - 自定义Mapreduce InputFormat&OutputFormat
在MR程序的开发过程中，经常会遇到输入数据不是HDFS或者数据输出目的地不是HDFS的，MapReduce的设计已经考虑到这种情况，它为我们提供了两个组建，只需要我们自定义适合的InputFormat和OutputFormat，就可以完成这个需求，这里简单的介绍一个从MongoDB中读数 ...
关于MapReduce中自定义Combine类（一）
MRJobConfig public static fina COMBINE_CLASS_ATTR 属性 COMBINE_CLASS_ATTR = "mapreduce.job.combine.class" ————子 ...
Mapreduce实例——MapReduce自定义输入格式
目的 1.了解Hadoop自带的几种输入格式 2.准确理解MapReduce自定义输入格式的设计原理 3.熟练掌握MapReduce自定义输入格式程序代码编写 4.培养自己编写MapReduce自定义输入格式程序代码解决实际问题 原理 1.输入格式：InputFormat类定义了如 ...