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> ...
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: 自定義bean來封裝處理后的信息,可以自定義排序規則用bean中的某幾個屬性來作為排序的依據 代碼節段: ...
2019-05-17 23:28 0 937 推薦指數:
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> ...
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 ...
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 ...
Spark自定義排序與分區 前言: 隨着信息時代的不斷發展,數據成了時代主題,今天的我們徜徉在數據的海洋中;由於數據的爆炸式增長,各種數據計算引擎如雨后春筍般沖擊着這個時代。作為時下最主流的計算引擎之一 Spark也是從各方面向時代展示自己的強大能力。Spark無論是在數據處理還是數據分析 ...
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 ...
結果: 上述代碼實現對對象GroupDetailDTO按設備和時間分組求played的和,並且按時間排序了。當初想着既然是按時間排序那么compareTo方法直接使用 return this.getTime().compareTo(o.getTime()); 但是結果不正確 分析 ...
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 ...
Hbas預分區 在系統中向hbase中插入數據時,常常通過設置region的預分區來防止大數據量插入的熱點問題,提高數據插入的效率,同時可以減少當數據猛增時由於Region split帶來的資源消耗。大量的預分區數量會導致hbase客戶端緩存大量的分區地址,導致內存的增長,某些系統中一 ...