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做法：首先，增加偏移量以消除所有负数；其次，在数字面前加0，使所有数字的长度相等；最后，用字典法 ...

自己学习排序和二次排序的知识整理如下。 1.Hadoop的序列化格式介绍:Writable 2.Hadoop的key排序逻辑 3.全排序 4.如何自定义自己的Writable类型 5.如何实现二次排序 1.Hadoop ...

MapReduce全排序的方法1: 　　每个map任务对自己的输入数据进行排序，但是无法做到全局排序，需要将数据传递到reduce，然后通过reduce进行一次总的排序，但是这样做的要求是只能有一个reduce任务来完成。 　　并行程度不高，无法发挥分布式计算的特点 ...

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 ...

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 ...

先看代码： 代码很简单不到20行，由于新手，思考了好久，算是差不多懂了，小记一下。 函数中a表示的是输入的数组，n表示数组中元素个数。 递归终止条件是n=0，这个算法的思想就是：依次将第一个数与最后一个数交换，然后固定，得到前面n-1个数的全排序。printResult函数 ...

　　MapReduce的排序是默认按照Key排序的，也就是说输出的时候，key会按照大小或字典顺序来输出，比如一个简单的wordcount，出现的结果也会是左侧的字母按照字典顺序排列。下面我们主要聊聊面试中比较常见的全排序和二次排序 一、全排序 　　全排序的方法一般有以下几种 ...

我们在使用hadoop streaming的时候默认streaming的map和reduce的separator不指定的话，map和reduce会根据它们默认的分隔符来进行排序 map、reduce：默认的分隔符是\t（读入数据） 得到的结果都是按第一个分隔符排序去重后的结果 假设 ...