Mapreduce实例——二次排序
原理 在Map阶段，使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splites，同时InputFormat提供一个RecordReder ...
原文：Mapreduce实例——排序
原理 Map Reduce任务中Shuffle和排序的过程图如下： 流程分析： .Map端： 每个输入分片会让一个map任务来处理，默认情况下，以HDFS的一个块的大小 默认为 M 为一个分片，当然我们也可以设置块的大小。map输出的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区中 该缓冲区的大小默认为 M，由io.sort.mb属性控制 ，当该缓冲区快要溢出时 默认为缓冲区大小的 ，由io.sort.spil ...
2018-09-20 17:06 0 2552 推荐指数：
相关推荐
【MapReduce】一、MapReduce简介与实例
（一）MapReduce介绍 1、MapReduce简介 MapReduce是Hadoop生态系统的一个重要组成部分，与分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase一起合称为传统Hadoop的三驾马车，一起构成了一个面向海量数据的分布式系统的基础架构。 MapReduce是一个用于 ...
MapReduce实例
一、MapReduce 原理 MapReduce 是一种变成模式，用于大规模的数据集的分布式运算。通俗的将就是会将任务分给不同的机器做完，然后在收集汇总。 MapReduce有两个核心：Map,Reduce,它们分别单独计算任务，每个机器尽量计算自己hdfs内部的保存信息，Reduce则将 ...
MapReduce二次排序
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 ...
MapReduce的二次排序
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/ ...
MapReduce分区和排序
一、排序 二、分区和排序实例 1.Mapper类 2.Reducer类 3.封装类 4.自定义分区类 5.Driver类 6.输入的文件part-r-00000 7.如果第5步 ...
MapReduce --全排序
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 ...
MapReduce 二次排序
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 排序的同时再对 Value 进行排序，这时候就要用到二次排序了。下面让我们来介绍一下什么是二次排序。 二次排序原理 我们把二次排序主要分为以下几个阶段。 Map 起始阶段 ...