Hadoop的partitioner、全排序
按数值排序 示例：按气温字段对天气数据集排序问题：不能将气温视为Text对象并以字典顺序排序正统做法：用顺序文件存储数据，其IntWritable键代表气温，其Text值就是数据行常用简单 ...
原文：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 .根据业务需要，产生多个输出文件 .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: 中查看到作业的相关情况 ...
2017-04-01 23:24 0 7230 推荐指数：
相关推荐
Hadoop中的Partitioner浅析
Partitioner，也是一样如此，下面我们先来看下Partitioner的作用： 对map端输出的数据key作一 ...
Hadoop学习笔记—9.Partitioner与自定义Partitioner
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 ...
【译】Kafka Producer Sticky Partitioner
最近事情多有点犯懒，依然带来一篇译文：Apache Kafka Producer Improvements with the Sticky Partitioner 消息在系统中流转的时间对于Kafka的性能来说至关重要。具体到Producer而言，Producer端的延时（Latency ...
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 ...
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 ...
TensorFlow的图切割模块——Graph Partitioner
背景 [作者： DeepLearningStack，阿里巴巴算法工程师，开源TensorFlow Contributor] 欢迎大家关注我的公众号，“互联网西门二少”，我将继续输出我 ...