hadoop二次排序
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 ...
原文：一起学Hadoop——二次排序算法的实现
二次排序，从字面上可以理解为在对key排序的基础上对key所对应的值value排序，也叫辅助排序。一般情况下，MapReduce框架只对key排序，而不对key所对应的值排序，因此value的排序经常是不固定的。但是我们经常会遇到同时对key和value排序的需求，例如Hadoop权威指南中的求一年的高高气温，key为年份，value为最高气温，年份按照降序排列，气温按照降序排列。还有水果电商网站 ...
2018-09-11 23:34 0 1064 推荐指数：
相关推荐
hadoop二次排序
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 ...
一起学Hadoop——TotalOrderPartitioner类实现全局排序
Hadoop排序，从大的范围来说有两种排序，一种是按照key排序，一种是按照value排序。如果按照value排序，只需在map函数中将key和value对调，然后在reduce函数中在对调回去。从小范围来说排序又分成部分排序，全局排序，辅助排序(二次排序)等。本文介绍如何在Hadoop中实现 ...
分别使用Hadoop和Spark实现二次排序
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， ...
二次排序问题（分别使用Hadoop和Spark实现）
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 ...
一起学Hadoop——使用自定义Partition实现hadoop部分排序
排序在很多业务场景都要用到，今天本文介绍如何借助于自定义Partition类实现hadoop部分排序。本文还是使用java和python实现排序代码。 1、部分排序。 部分排序就是在每个文件中都是有序的，和其他文件没有关系，其实很多业务场景就需要到部分排序，而不需要全局排序 ...
Hadoop Mapreduce分区、分组、二次排序
1、MapReduce中数据流动 （1）最简单的过程： map - reduce （2）定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程： map - partition - reduce （3）增加了在本地先进性一次reduce（优化）过程： map ...
hadoop 二次排序的一些思考
先说一下mr的二次排序需求： 假如文件有两列分别为name、score，需求是先按照name排序，name相同按照score排序 数据如下： 输出结果要求： 我们常见的实现思路是： 然后是不是就ok了呢，如果就结果来说是ok的。但是内部隐藏种种问题。 现在需求换了 ...