目錄 一、關於Reducer全排序 1.1、 什么叫全排序 1.2、 分區的標准是什么 二、全排序的三種方式 2.1、 一個Reducer 2.2、 自定義分區函數 2.3、 采樣 一、關於Reducer全排序 ...
按數值排序 示例:按氣溫字段對天氣數據集排序問題:不能將氣溫視為Text對象並以字典順序排序正統做法:用順序文件存儲數據,其IntWritable鍵代表氣溫,其Text值就是數據行常用簡單做法:首先,增加偏移量以消除所有負數 其次,在數字面前加 ,使所有數字的長度相等 最后,用字典法排序。streaming的做法: D mapred.text.key.comparator.options k n ...
2014-05-04 12:50 0 8844 推薦指數:
目錄 一、關於Reducer全排序 1.1、 什么叫全排序 1.2、 分區的標准是什么 二、全排序的三種方式 2.1、 一個Reducer 2.2、 自定義分區函數 2.3、 采樣 一、關於Reducer全排序 ...
轉自:http://blog.csdn.net/b1198103958/article/details/47169105 Hadoop里面的MapReduce編程模型,非常靈活,大部分環節我們都可以重寫它的API,來靈活定制我們自己的一些特殊需求。 今天散仙要說的這個分區函數 ...
一、初步探索Partitioner 1.1 再次回顧Map階段五大步驟 在第四篇博文《初識MapReduce》中,我們認識了MapReduce的八大步湊,其中在Map階段總共五個步驟,如下圖所示: 其中,step1.3就是一個分區操作。通過前面的學習我們知道Mapper最終處理 ...
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 ...
使用自定義partitioner來處理手機上網日志信息 為什么要使用分區? 1.根據業務需要,產生多個輸出文件 2.多個reduce任務在運行,提高整體job的運行效率 將上面代碼打包導出,復制到Linux中,然后在命令行下執行並查看結果,也可以在chaoren ...
。 Combiner的作用: (1)Combiner實現本地key的聚合,對map輸出的key排序value進行 ...
前言 本文主要介紹 MapReduce 的原理及開發,講解如何利用 Combine、Partitioner、WritableComparator等組件對數據進行排序篩選聚合分組的功能。由於文章是針對開發人員所編寫的,在閱讀本文前,文章假設讀者已經對Hadoop的工作原理、安裝過程有一定的了解 ...
MapReduce全排序的方法1: 每個map任務對自己的輸入數據進行排序,但是無法做到全局排序,需要將數據傳遞到reduce,然后通過reduce進行一次總的排序,但是這樣做的要求是只能有一個reduce任務來完成。 並行程度不高,無法發揮分布式計算的特點 ...