前言 在Hadoop中,排序是MapReduce的灵魂,MapTask和ReduceTask均会对数据按Key排序,这个操作是MR框架的默认行为,不管你的业务逻辑上是否需要这一操作。 技术点 MapReduce框架中,用到的排序主要有两种:快速排序和基于堆实现的优先级队列 ...
利用TreeMap排序,该方式利用小顶堆和集合重复原理的方式 , 每过来一个数据 , 跟堆顶数据进行比较 , 如果比最小的大 , 则将过来的数据替换堆顶元素 , 否则直接跳过数据 . 以此对数据进行排序。 在众多的Mapper的端,首先计算出各端Mapper的TopN,然后在将每一个Mapper端的TopN汇总到Reducer端进行计算最终的TopN,这样就可以最大化的提高运行并行处理的能力,通 ...
2020-05-16 15:56 0 687 推荐指数:
前言 在Hadoop中,排序是MapReduce的灵魂,MapTask和ReduceTask均会对数据按Key排序,这个操作是MR框架的默认行为,不管你的业务逻辑上是否需要这一操作。 技术点 MapReduce框架中,用到的排序主要有两种:快速排序和基于堆实现的优先级队列 ...
在配置Hadoop集群成功后,利用官方自带的例子简单测试了一下MapReduce程序WordCount,这个例子也就相当于编程入门的HelloWorld程序了,结构清晰容易理解,并且方便说明MapReduce的工作过程。这篇随笔主要想记录下在Eclipse中编写简单的MapReduce程序的上手 ...
ROW_NUMBER,RANK(),DENSE_RANK() 先了解这三个之间的区别: Rank():1,2,2,4,5(一般用这个较多,不会影响总排名) ...
TopN.java public class TopN { ...
需求:某部门员工薪资表,(数据来自程序模拟,不具备参考意义) 完整版 求每个部门薪资从高到低前三名 方法1:先排序,后分组 哈佛大佬,常规写法,两行代码 方法2:一行代码,先分组,后排序 小小明大佬,升级写法,一行代码 方法3:分组排名法 ...
求平均数是MapReduce比较常见的算法,求平均数的算法也比较简单,一种思路是Map端读取数据,在数据输入到Reduce之前先经过shuffle,将map函数输出的key值相同的所有的value值形成一个集合value-list,然后将输入到Reduce端,Reduce端汇总并且统计记录数 ...
输入: 语文成绩: a 89 b 88 c 90 d 77 数学成绩: a 80 b 90 c 98 d 98 输出: a 84.5 b 89 c 9 ...