原文:一起學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權威指南中的求一年的高高氣溫,key為年份,value為最高氣溫,年份按照降序排列,氣溫按照降序排列。還有水果電商網站 ...

2018-09-11 23:34 0 1064 推薦指數:

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hadoop二次排序

文章轉自:http://blog.csdn.net/heyutao007/article/details/5890103 趁這個時候,順便把hadoop的用於比較的Writable, WritableComparable, Comprator等搞清楚。。 1.二次排序概念: 首先按照第一 ...

Sat Mar 09 04:26:00 CST 2013 1 9154
hadoop二次排序

二次排序就是首先按照第一字段排序,然后再對第一字段相同的行按照第二字段排序,注意不能破壞第一排序的結果。 這里主要講如何使用一個Mapreduce就可以實現二次排序Hadoop有自帶的SecondarySort程序,但這個程序只能對整數進行排序,所以我們需要對其進行改進,使其 ...

Thu Nov 09 00:56:00 CST 2017 0 3394
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
二次排序問題(分別使用Hadoop和Spark實現

  不多說,直接上干貨!   這篇博客里的算法部分的內容來自《數據算法Hadoop/Spark大數據處理技巧》一書,不過書中的代碼雖然思路正確,但是代碼不完整,並且只有java部分的編程,我在它的基礎上又加入scala部分,當然是在使用Spark的時候寫的scala ...

Tue Jun 06 17:07:00 CST 2017 1 1676
一起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。 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 ...

Mon Sep 03 00:49:00 CST 2018 0 732
Hadoop Mapreduce分區、分組、二次排序

1、MapReduce中數據流動 (1)最簡單的過程: map - reduce (2)定制了partitioner以將map的結果送往指定reducer的過程: map - partition - reduce (3)增加了在本地先進性一reduce(優化)過程: map ...

Sun Aug 26 00:16:00 CST 2018 0 721
hadoop 二次排序的一些思考

先說一下mr的二次排序需求: 假如文件有兩列分別為name、score,需求是先按照name排序,name相同按照score排序 數據如下: 輸出結果要求: 我們常見的實現思路是: 然后是不是就ok了呢,如果就結果來說是ok的。但是內部隱藏種種問題。 現在需求換了 ...

Sun Nov 11 07:03:00 CST 2018 0 913
 
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