大数据学习（5）MapReduce切片（Split）和分区（Partitioner）
MapReduce中，分片、分区、排序和分组（Group）的关系图： 分片大小 对于HDFS中存储的一个文件，要进行Map处理前，需要将它切分成多个块，才能分配给不同的MapTask去执行。 分片的数量等于启动的MapTask的数量。默认情况下，分片的大小就是HDFS ...
原文：MapReduce中的分区方法Partitioner
在进行MapReduce计算时，有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中，比如按照省份划分的话，需要把同一省份的数据放到一个文件中 按照性别划分的话，需要把同一性别的数据放到一个文件中。我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务。那么，如果要得到多个文件，意味着有同样数量的Reducer任务在运行。Reducer任务的数据来自于Mapper任务，也就说Mapper任务要划分数据，对于不同的 ...
2016-09-24 15:23 0 4092 推荐指数：
相关推荐
Hadoop中的Partitioner浅析
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 ...
Mapreduce中的reduce数量和分区控制
mapreduce中的reduce数量是由什么来进行控制的呢？ 1、numReduceTasks 如下是用来进行测试的一段wordcount的代码 import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer ...
Spark自定义分区(Partitioner)
Partitioner抽象类，然后实现里面的三个方法： def numPartitions: Int： ...
Spark自定义分区(Partitioner)
Spark提供了HashPartitioner和RangePartitioner两种分区策略 ，这两种分区策略在很多情况下都适合我们的场景。但是有些情况下，Spark内部不能符合咱们的需求，这时候我们就可以自定义分区策略。为此，Spark提供了相应的接口，我们只需要扩展Partitioner ...
Partitioner
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 ...
Spark(九)【RDD的分区和自定义Partitioner】
目录 spark的分区 一. Hash分区 二. Ranger分区 三. 自定义Partitioner 案例 spark的分区 Spark目前支持Hash分区和Range分区，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认 ...
大数据学习之九——Combiner,Partitioner,shuffle和MapReduce排序分组
1.Combiner Combiner是MapReduce的一种优化手段。每一个map都可能会产生大量的本地输出，Combiner的作用就是对map端的输出先做一次合并，以减少map和reduce结点之间的数据传输量，以提高网络IO性能。只有操作满足结合律的才可设置combiner ...