原文:一起學Hadoop——使用自定義Partition實現hadoop部分排序

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。 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。例如,有個水果電商網站,要對每個月的水果的銷量進行排序,我們可以把reduce進程之后的文件分成 份,對應 到 月份。每個文件 ...

2018-09-02 16:49 0 732 推薦指數:

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一起Hadoop——TotalOrderPartitioner類實現全局排序

Hadoop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。本文介紹如何在Hadoop實現 ...

Thu Sep 06 06:52:00 CST 2018 1 1238
一起Hadoop——二次排序算法的實現

二次排序,從字面上可以理解為在對key排序的基礎上對key所對應的值value排序,也叫輔助排序。一般情況下,MapReduce框架只對key排序,而不對key所對應的值排序,因此value的排序經常是不固定的。但是我們經常會遇到同時對key和value排序的需求,例如Hadoop權威指南中的求 ...

Wed Sep 12 07:34:00 CST 2018 0 1064
部分排序算法的介紹及實現

算法要考試了,復習到了排序的知識,所以對復習的內容進行以下總結,參考書目《算法導論》。排序問題是算法與數據結構中常講到的問題了,有次面試問到了具體的快速排序的原理以及實現,頓時當時就愣了,平時各種語言提供的類庫中都有實現好的快速排序算法,針對這個算法原理也就沒有在意;不過這次 ...

Sun Dec 23 19:23:00 CST 2012 1 4571
一起Hadoop——MapReduce原理

一致性Hash算法。 Hash算法是為了保證數據均勻的分布,例如有3個桶,分別是0號桶,1號桶和2號桶;現在有12個球,怎么樣才能讓12個球平均分布到3個桶中呢?使用Hash算法的做法是,將12個球從0開始編號,得到這樣的一個序列 ...

Fri Aug 24 23:37:00 CST 2018 0 1652
Hadoop mapreduce自定義分區HashPartitioner

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 ...

Fri Dec 26 00:21:00 CST 2014 0 3783
Hadoop mapreduce自定義分組RawComparator

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 ...

Sat Jan 24 06:40:00 CST 2015 3 1642
hadoop 學習自定義分區

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 ...

Wed Apr 06 19:52:00 CST 2016 0 1843
 
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