MapReduce中,分片、分區、排序和分組(Group)的關系圖: 分片大小 對於HDFS中存儲的一個文件,要進行Map處理前,需要將它切分成多個塊,才能分配給不同的MapTask去執行。 分片的數量等於啟動的MapTask的數量。默認情況下,分片的大小就是HDFS ...
在進行MapReduce計算時,有時候需要把最終的輸出數據分到不同的文件中,比如按照省份划分的話,需要把同一省份的數據放到一個文件中 按照性別划分的話,需要把同一性別的數據放到一個文件中。我們知道最終的輸出數據是來自於Reducer任務。那么,如果要得到多個文件,意味着有同樣數量的Reducer任務在運行。Reducer任務的數據來自於Mapper任務,也就說Mapper任務要划分數據,對於不同的 ...
2016-09-24 15:23 0 4092 推薦指數:
MapReduce中,分片、分區、排序和分組(Group)的關系圖: 分片大小 對於HDFS中存儲的一個文件,要進行Map處理前,需要將它切分成多個塊,才能分配給不同的MapTask去執行。 分片的數量等於啟動的MapTask的數量。默認情況下,分片的大小就是HDFS ...
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 ...
mapreduce中的reduce數量是由什么來進行控制的呢? 1、numReduceTasks 如下是用來進行測試的一段wordcount的代碼 import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer ...
Partitioner抽象類,然后實現里面的三個方法: def numPartitions: Int: ...
Spark提供了HashPartitioner和RangePartitioner兩種分區策略 ,這兩種分區策略在很多情況下都適合我們的場景。但是有些情況下,Spark內部不能符合咱們的需求,這時候我們就可以自定義分區策略。為此,Spark提供了相應的接口,我們只需要擴展Partitioner ...
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 ...
目錄 spark的分區 一. Hash分區 二. Ranger分區 三. 自定義Partitioner 案例 spark的分區 Spark目前支持Hash分區和Range分區,用戶也可以自定義分區,Hash分區為當前的默認 ...
1.Combiner Combiner是MapReduce的一種優化手段。每一個map都可能會產生大量的本地輸出,Combiner的作用就是對map端的輸出先做一次合並,以減少map和reduce結點之間的數據傳輸量,以提高網絡IO性能。只有操作滿足結合律的才可設置combiner ...