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 ...
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setGroupingComparatorClass 这个方法,具体源码如下: Define the comparato ...
2015-01-23 22:40 3 1642 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
1、概念 2、Hadoop默认分组机制--所有的Key分到一个组,一个Reduce任务处理 3、代码示例 FlowBean FlowGroup FlowGroupPartition ...
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 ...
MRJobConfig public static fina COMBINE_CLASS_ATTR 属性 COMBINE_CLASS_ATTR = "mapreduce.job.combine.class" ————子 ...
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 ...
原理 1.输出格式:提供给OutputCollector的键值对会被写到输出文件中,写入的方式由输出格式控制。OutputFormat的功能跟前面描述的InputFormat类很像,Hadoop提供的OutputFormat的实例会把文件写在本地磁盘或HDFS上。在不做设置的情况下,计算结果 ...