自定義排序（WritableComparable） 當寫mr程序來處理文本時，經常會將處理后的信息封裝到我們自定義的bean中，並將bean作為map輸出的key來傳輸 而mr程序會在處理數據的過程中（傳輸到reduce之前）對數據排序（如：map端生成的文件中的內容分區且區內有序）。 操作 ...

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次reduce（優化）過程：　map ...

一、MR排序的分類 　　1.部分排序：MR會根據自己輸出記錄的KV對數據進行排序，保證輸出到每一個文件內存都是經過排序的； 　　2.全局排序； 　　3.輔助排序：再第一次排序后經過分區再排序一次； 　　4.二次排序：經過一次排序后又根據業務邏輯再次進行排序。 二、MR排序的接口 ...

原文地址： Mapreduce分區、分組、二次排序過程詳解[轉]" href="http://blog.sina.com.cn/s/blog_d76227260101d948.html" target="_blank">Hadoop Mapreduce分區、分組、二次排序過程詳解[轉 ...

1. map任務處理 1.3 對輸出的key、value進行分區。 分區的目的指的是把相同分類的<k,v>交給同一個reducer任務處理。 public static class MyPartitioner<Text, LongWritable> ...

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 ...

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/ ...