在上一篇文章，使用了###错误###的方法实现二次排序，导致排序按key字典排序，并非我们想要的结果 现在，使用自定义排序方法来实现二次排序 1， 思路 输入数据 aa 12 bb 32 aa 3, cc 43 dd 23 cc 5 cc 8 bb 23 bb 12 自定义排序类 ...

我们有这样一个文件 首先我们的思路是把输入文件数据转化成键值对的形式进行比较不就好了嘛！ 但是你要明白这一点，我们平时所使用的键值对是不具有比较意义的，也就说他们没法拿来直接比较。 我们可以通过sortByKey，sortBy(pair._2)来进行单列的排序 ...

最近在项目中遇到二次排序的需求，和平常开发spark的application一样，开始查看API，编码，调试，验证结果。由于之前对spark的API使用过，知道API中的 sortByKey()可以自定义排序规则，通过实现自定义的排序规则来实现二次排序。 这里为了说明问题，举了一个简单 ...

文章转自：http://blog.csdn.net/heyutao007/article/details/5890103 趁这个时候，顺便把hadoop的用于比较的Writable, WritableComparable, Comprator等搞清楚。。 1.二次排序概念： 首先按照第一 ...

的知识了。 　　这篇博客里的算法部分的内容来自《数据算法：Hadoop/Spark大数据处理技巧》一书， ...

默认情况下，Map输出的结果会对Key进行默认的排序，但是有时候需要对Key排序的同时还需要对Value进行排序，这时候就要用到二次排序了。下面我们来说说二次排序 1、二次排序原理 我们把二次排序分为以下几个阶段 Map起始阶段 在Map阶段，使用 ...

附录之前总结的一个例子： http://www.cnblogs.com/DreamDrive/p/7398455.html 另外两个有价值的博文： http://www.cnblogs.com/ ...

默认情况下，Map 输出的结果会对 Key 进行默认的排序，但是有时候需要对 Key 排序的同时再对 Value 进行排序，这时候就要用到二次排序了。下面让我们来介绍一下什么是二次排序。 二次排序原理 我们把二次排序主要分为以下几个阶段。 Map 起始阶段 ...