本文發表於本人博客。 今天接着上次【Hadoop mapreduce自定義排序WritableComparable】文章寫，按照順序那么這次應該是講解自定義分組如何實現，關於操作順序在這里不多說了，需要了解的可以看看我在博客園的評論，現在開始。 首先我們查看下Job這個類，發現有 ...

排序在很多業務場景都要用到，今天本文介紹如何借助於自定義Partition類實現hadoop部分排序。本文還是使用java和python實現排序代碼。 1、部分排序。 部分排序就是在每個文件中都是有序的，和其他文件沒有關系，其實很多業務場景就需要到部分排序，而不需要全局排序 ...

1、概念 2、Split機制 3、MR Shuffle過程 4、MR中REDUCE與MAP寫作過程 5、MR全貌 ...

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1，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 ...

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 ...

Hadoop開發job需要定一個Map/Reduce/Job（啟動MR job，並傳入參數信息），以下代碼示例實現的功能： 1）將一個用逗號分割的文件，替換為“|”分割的文件； 2）對小文件合並，將文件合並為reduceNum個文件。 DataMap.java ...

1.前言 Spark是基於內存的計算，而Hadoop是基於磁盤的計算；Spark是一種內存計算技術。 但是事實上，不光Spark是內存計算，Hadoop其實也是內存計算。 Spark和Hadoop的根本差異是多個任務之間的數據通信問題：Spark多個任務之間數據通信是基於內存，而Hadoop ...

關於自定義數據類型，http://book.douban.com/annotation/17067489/ 一文中給出了一個比較清晰的說明和解釋。 在本文中，將給出一個簡單的自定義的數據類型例子。我曾使用該自定義的數據類型在HDFS上構建Lucene索引。 package ...