自定义排序（WritableComparable） 当写mr程序来处理文本时，经常会将处理后的信息封装到我们自定义的bean中，并将bean作为map输出的key来传输 而mr程序会在处理数据的过程中（传输到reduce之前）对数据排序（如：map端生成的文件中的内容分区且区内有序）。 操作 ...

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 ...

一、MR排序的分类 　　1.部分排序：MR会根据自己输出记录的KV对数据进行排序，保证输出到每一个文件内存都是经过排序的； 　　2.全局排序； 　　3.辅助排序：再第一次排序后经过分区再排序一次； 　　4.二次排序：经过一次排序后又根据业务逻辑再次进行排序。 二、MR排序的接口 ...

原文地址： Mapreduce分区、分组、二次排序过程详解[转]" href="http://blog.sina.com.cn/s/blog_d76227260101d948.html" target="_blank">Hadoop Mapreduce分区、分组、二次排序过程详解[转 ...

1. map任务处理 1.3 对输出的key、value进行分区。 分区的目的指的是把相同分类的<k,v>交给同一个reducer任务处理。 public static class MyPartitioner<Text, LongWritable> ...

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。我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务。那么，如果要得到多个文件，意味着有同样数量的Reducer ...

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/ ...