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 ...
MapReduce全排序的方法 : 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。 MapReduce全排序的方法 : 針對方法 的問題,現在介紹方法 來進行改進 使用多個partition對map的結果進行分區,且分區后 ...
2016-10-04 21:19 0 5086 推薦指數:
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 ...
默認情況下,Map輸出的結果會對Key進行默認的排序,但是有時候需要對Key排序的同時還需要對Value進行排序,這時候就要用到二次排序了。下面我們來說說二次排序 1、二次排序原理 我們把二次排序分為以下幾個階段 Map起始階段 在Map階段,使用 ...
附錄之前總結的一個例子: http://www.cnblogs.com/DreamDrive/p/7398455.html 另外兩個有價值的博文: http://www.cnblogs.com/ ...
一、排序 二、分區和排序實例 1.Mapper類 2.Reducer類 3.封裝類 4.自定義分區類 5.Driver類 6.輸入的文件part-r-00000 7.如果第5步 ...
默認情況下,Map 輸出的結果會對 Key 進行默認的排序,但是有時候需要對 Key 排序的同時再對 Value 進行排序,這時候就要用到二次排序了。下面讓我們來介紹一下什么是二次排序。 二次排序原理 我們把二次排序主要分為以下幾個階段。 Map 起始階段 ...
MapReduce排序,從大的范圍來說有兩種排序,一種是按照key排序,一種是按照value排序。如果按照value排序,只需在map函數中將key和value對調,然后在reduce函數中在對調回去。從小范圍來說排序又分成部分排序,全局排序,輔助排序(二次排序)等 全局排序 ...
原理 Map、Reduce任務中Shuffle和排序的過程圖如下: 流程分析: 1.Map端: (1)每個輸入分片會讓一個map任務來處理,默認情況下,以HDFS的一個塊的大小(默認為64M)為一個分片,當然我們也可以設置塊的大小。map輸出的結果會暫且放在一個環形內存緩沖區中 ...
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 ...