Job类 /** * Define the comparator that controls which keys are grouped together * for a single call to * {@link Reducer#reduce(Object, Iterable, * org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context)} * @param cls the raw
matadata: hadoop a spark a hive a hbase a tachyon a storm a redis a 自定义分组 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.had
在 CI 框架中,一个 URL 和它对应的控制器中的类以及类中的方法是一一对应的,如: www.test.com/user/info/zhaoyingnan 其中 user 对应的就是控制器中的 user 类,而 info 则对应 user 类中的 info 方法,zhaoyingnan 则是传递的参数 如果我不想 用 www.test.com/user/info/zhaoyingnan 这个 URL, 而是改成 www.test.com/member/zhaoyingnan, 此时就需要一个自
前言:在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). 有没有这种情况?有的,在本人的storm项目中,采用结合sp
Hbas预分区 在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). storm的自定义分组 有没有这种情况?有的,在本
本文发表于本人博客. 今天接着上次[Hadoop mapreduce自定义排序WritableComparable]文章写,按照顺序那么这次应该是讲解自定义分组如何实现,关于操作顺序在这里不多说了,需要了解的可以看看我在博客园的评论,现在开始. 首先我们查看下Job这个类,发现有setGroupingComparatorClass()这个方法,具体源码如下: /** * Define the comparator that controls which keys are grouped toge