本文發表於本人博客。 在上一篇文章我寫了個簡單的WordCount程序,也大致了解了下關於mapreduce運行原來,其中說到還可以自定義分區、排序、分組這些,那今天我就接上一次的代碼繼續完善實現自定義分區。 首先我們明確一下關於中這個分區到底是怎么樣,有什么用處?回答這個問題 ...
如圖所示:有三個ReducerTask,因此處理完成之后的數據存儲在三個文件中 默認情況下,numReduceTasks的數量為 ,前面做的實驗中,輸出數據都是在一個文件中。通過 自定義myPatitioner類,可以把 ruduce 處理后的數據分類匯總,這里 MyPartitioner是Partitioner的基類,如果需要定制partitioner也需要繼承該類。 HashPartitio ...
2016-04-06 11:52 0 1843 推薦指數:
本文發表於本人博客。 在上一篇文章我寫了個簡單的WordCount程序,也大致了解了下關於mapreduce運行原來,其中說到還可以自定義分區、排序、分組這些,那今天我就接上一次的代碼繼續完善實現自定義分區。 首先我們明確一下關於中這個分區到底是怎么樣,有什么用處?回答這個問題 ...
1. map任務處理 1.3 對輸出的key、value進行分區。 分區的目的指的是把相同分類的<k,v>交給同一個reducer任務處理。 public static class MyPartitioner<Text, LongWritable> ...
一,簡介 二,自定義分區規則 2.1 普通的分組TopN實現 2.2 自定義分區規則TopN實現 三,RDD的緩存 3.1 RDD緩存簡介 3.2 RDD緩存方式 正文 一,簡介 在之前的文章中,我們知道RDD的有一個特征:就是一組 ...
,我們再來看看前一篇博文《計數器與自定義計數器》中的第一張關於計數器的圖: 我們可以發現,其中有兩個計 ...
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 ...
序列化在分布式環境的兩大作用:進程間通信,永久存儲。 Writable接口, 是根據 DataInput 和 DataOutput 實現的簡單、有效的序列化對象. ...
在spark中,框架默認使用的事hashPartitioner分區器進行對rdd分區,但是實際生產中,往往使用spark自帶的分區器會產生數據傾斜等原因,這個時候就需要我們自定義分區,按照我們指定的字段進行分區。具體的流程步驟如下: 1、創建一個自定義的分區類,並繼承Partitioner,注意 ...
自定義排序(WritableComparable) 當寫mr程序來處理文本時,經常會將處理后的信息封裝到我們自定義的bean中,並將bean作為map輸出的key來傳輸 而mr程序會在處理數據的過程中(傳輸到reduce之前)對數據排序(如:map端生成的文件中的內容分區且區內有序)。 操作 ...