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 ...
MapReduce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 全局排序 全局排序就是说在一个MapReduce程序产生的输出文件中,所有的结果都是按照某个策略进行排序的,例如降序还是升序。Ma ...
2019-02-21 10:07 0 781 推荐指数:
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 ...
mapreduce任务中Shuffle和排序的过程 流程分析: Map端: 1.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64M)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 ...
在编写MapReduce程序时,经常会遇到这样的问题,全局变量如何保存?如何让每个处理都能获取保存的这些全局变量?使用全局变量是不可避免的,但是 在MapRdeuce中直接使用代码级别的全局变量是不现实的。主要是因为继承Mapper基类的Map阶段类的运行和继承Reducer基类的 Reduce ...
a.txt、b.txt文件如下: a.txt b.txt如下: 将a.txt、b.txt上传至hdfs文件 /mapreduce/allsort 内: 实验一:第一种全局排序为,将数字列作为key,其余为value,设置一个reduce,利用 ...
一、写在之前的 1.1 回顾Map阶段四大步骤 首先,我们回顾一下在MapReduce中,排序和分组在哪里被执行: 从上图中可以清楚地看出,在Step1.4也就是第四步中,需要对不同分区中的数据进行排序和分组,默认情况下,是按照key进行排序和分组。 1.2 实验场景数据文件 ...
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/ ...
Driver类中的红色部分去掉,则输出全局排序后的文件part-r-00000 8.如果第5步 ...