不多说,直接上干货! 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,不过书中的代码虽然思路正确,但是代码不完整,并且只有java部分的编程,我在它的基础上又加入scala部分,当然是在使用Spark的时候写的scala ...
零 序 注意本部分与标题无太大关系,可直接翻到第一部分 既然没用为啥会有序 原因不想再开一篇文章,来抒发点什么感想或者计划了,就在这里写点好了: 前些日子买了几本书,打算学习和研究大数据方面的知识,一直因为实习 考试 毕业设计等问题搞得没有时间,现在进入了寒假,可以安心的学点有用的知识了。 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,不过书中的代码虽然思 ...
2017-01-14 23:42 0 4184 推荐指数:
不多说,直接上干货! 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,不过书中的代码虽然思路正确,但是代码不完整,并且只有java部分的编程,我在它的基础上又加入scala部分,当然是在使用Spark的时候写的scala ...
0.简介 TopN算法是一个经典的算法,由于每个map都只是实现了本地的TopN算法,而假设map有M个,在归约的阶段只有M x N个,这个结果是可以接受的并不会造成性能瓶颈。 这个TopN算法在map阶段将使用TreeMap来实现排序,以到达可伸缩的目的。 当然算法有两种,一种 ...
简介 TopN算法是一个经典的算法,由于每个map都只是实现了本地的TopN算法,而假设map有M个,在归约的阶段只有M x N个,这个结果是可以接受的并不会造成性能瓶颈。 这个TopN算法在map阶段将使用TreeMap来实现排序,以到达可伸缩的目的。 当然算法 ...
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 ...
二次排序就是首先按照第一字段排序,然后再对第一字段相同的行按照第二字段排序,注意不能破坏第一次排序的结果。 这里主要讲如何使用一个Mapreduce就可以实现二次排序。Hadoop有自带的SecondarySort程序,但这个程序只能对整数进行排序,所以我们需要对其进行改进,使其 ...
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 ...