大數據學習之九——Combiner,Partitioner,shuffle和MapReduce排序分組
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 ...
原文：大數據mapreduce全局排序top-N之python實現
a.txt b.txt文件如下： a.txt b.txt如下： 將a.txt b.txt上傳至hdfs文件 mapreduce allsort內： 實驗一：第一種全局排序為，將數字列作為key，其余為value，設置一個reduce，利用shffer階段，進行排序： sgffer排序默認字符串排序，需要注意 map.py代碼如下： red.py代碼如下： run.sh代碼如下： 不設置reduce ...
2018-04-13 20:54 0 952 推薦指數：
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