4.2.2 總排序(Total order sorting) 有的時候需要將作業的的所有輸出進行總排序,使各個輸出之間的結果是有序的。有以下實例: 如果要得到某個網站中最受歡迎的網址(URL),就需要根據某種受歡迎的指標來對網址進行排序。 如果要讓最活躍的用戶能夠看到某張表,就需要 ...
. 排序 SORT 在MapReduce中,排序的目的有兩個: MapReduce可以通過排序將Map輸出的鍵分組。然后每組鍵調用一次reduce。 在某些需要排序的特定場景中,用戶可以將作業 job 的全部輸出進行總體排序。 例如:需要了解前N個最受歡迎的用戶或網頁的數據分析工作。 在這一節中,有兩個場景需要對MapReduce的排序行為進行優化。 次排序 Secondary sort 總排序 ...
2014-03-07 06:18 0 6693 推薦指數:
4.2.2 總排序(Total order sorting) 有的時候需要將作業的的所有輸出進行總排序,使各個輸出之間的結果是有序的。有以下實例: 如果要得到某個網站中最受歡迎的網址(URL),就需要根據某種受歡迎的指標來對網址進行排序。 如果要讓最活躍的用戶能夠看到某張表,就需要 ...
6.4.3 優化洗牌(shuffle)和排序階段 洗牌和排序階段都很耗費資源。洗牌需要在map和reduce任務之間傳輸數據,會導致過大的網絡消耗。排序和合並操作的消耗也是很顯著的。這一節將介紹一系列的技術來緩解洗牌和排序階段的消耗。 技術46 規避使用reduce Reduce在用 ...
4.3 抽樣(Sampling) 用基於MapReduce的程序來處理TB級的數據集,要花費的時間可能是數以小時計。僅僅是優化代碼是很難達到良好的效果。 在開發和調試代碼的時候,沒有必要處理整個數據集。但如果在這種情況下要保證數據集能夠被正確地處理,就需要用到抽樣了。抽樣是統計學中的一個方法 ...
4.1.2 復制連接(Replication join) 復制連接是map端的連接。復制連接得名於它的具體實現:連接中最小的數據集將會被復制到所有的map主機節點。復制連接有一個假設前提:在被連接的數據集中,有一個數據集足夠小到可以緩存在內存中。 如圖4.5所示,MapReduce復制連接工作 ...
數以百萬計的圖片存儲分別在HDFS中。很不幸的是,這樣做恰好碰上了HDFS和MapReduce的弱項,如下: ...
自己學習排序和二次排序的知識整理如下。 1.Hadoop的序列化格式介紹:Writable 2.Hadoop的key排序邏輯 3.全排序 4.如何自定義自己的Writable類型 5.如何實現二次排序 1.Hadoop ...
1、MapReduce中數據流動 (1)最簡單的過程: map - reduce (2)定制了partitioner以將map的結果送往指定reducer的過程: map - partition - reduce (3)增加了在本地先進性一次reduce(優化)過程: map ...
4.1.3 半連接(Semi-join) 假設一個場景,需要連接兩個很大的數據集,例如,用戶日志和OLTP的用戶數據。任何一個數據集都不是足夠小到可以緩存在map作業的內存中。這樣看來,似乎就不能使 ...