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 ...
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 ,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 处理后的数据分类汇总,这里 MyPartitioner是Partitioner的基类,如果需要定制partitioner也需要继承该类。 HashPartitio ...
2016-04-06 11:52 0 1843 推荐指数:
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 ...
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> ...
一,简介 二,自定义分区规则 2.1 普通的分组TopN实现 2.2 自定义分区规则TopN实现 三,RDD的缓存 3.1 RDD缓存简介 3.2 RDD缓存方式 正文 一,简介 在之前的文章中,我们知道RDD的有一个特征:就是一组 ...
,我们再来看看前一篇博文《计数器与自定义计数器》中的第一张关于计数器的图: 我们可以发现,其中有两个计 ...
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 ...
序列化在分布式环境的两大作用:进程间通信,永久存储。 Writable接口, 是根据 DataInput 和 DataOutput 实现的简单、有效的序列化对象. ...
在spark中,框架默认使用的事hashPartitioner分区器进行对rdd分区,但是实际生产中,往往使用spark自带的分区器会产生数据倾斜等原因,这个时候就需要我们自定义分区,按照我们指定的字段进行分区。具体的流程步骤如下: 1、创建一个自定义的分区类,并继承Partitioner,注意 ...
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 ...