ZKe ----------------- 在MapReduce框架中,Mapper的输出在Shuffle阶段,根据Key值分组之后,还将会根据Key值进行排序,因此Reducer的输出我们看到的结果是按Key有序的. 同样我们可以让它按Value有序.通过job.setSortComparatorClass(IntWritableComparator.class);即可(这里的排序规则和类型通过自己定义) 实体类不仅需要实现Comparable接口,同样还要重写readFiles方法和writ

MapReduce全排序的方法1: 每个map任务对自己的输入数据进行排序,但是无法做到全局排序,需要将数据传递到reduce,然后通过reduce进行一次总的排序,但是这样做的要求是只能有一个reduce任务来完成. 并行程度不高,无法发挥分布式计算的特点. MapReduce全排序的方法2: 针对方法1的问题,现在介绍方法2来进行改进: 使用多个partition对map的结果进行分区,且分区后的结果是有区间的,将多个分区结果拼接起来,就是一个连续的全局排序文件. Hadoop自带的Part

MapReduce的应用案例(利用MapReduce进行排序) MapReduce的应用案例(利用MapReduce进行排序) 思路: Reduce之后直接进行结果合并 具体样例: 程序名:Sort.java import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import o

Hadoop基础-MapReduce的排序 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.MapReduce的排序分类 1>.部分排序 部分排序是对单个分区进行排序,举个简单的例子,第一个分区中的数据为1,3,5:而第二个分区为2,4,这两个分区的值看起来是没有连续性的,但是每个分区中的数据又是排序的!下面是我画的一个草图: 2>.全排序 全排序是对所有分区中的数据均排序,比如第一个分区的值为1,2,3,而第二个分区为4,5 很显然2个分区是经过排序的,可以明显的看清楚

1.数据样本,w1.csv到w5.csv,每个文件数据样本2000条,第一列是年份从1990到2000随机,第二列数据从1-100随机,本例辅助排序目标是找出每年最大值,实际上结果每年最大就是100,但是这里通过mapreduce辅助排序方式来找. 1999,71 1994,57 1995,33 1993,44 1994,99 1994,83 1995,59 ... ... 2.核心概念: 1)分区,假设有海量的数据,为了增加并行度,按照hash算法将所有数据分区后,确保同一年的数据进入到同一个

一些疑问:1 全排序的话,最后的应该sortJob.setNumReduceTasks(1);2 如果多个reduce task都去修改 一个静态的 IntWritable ,IntWritable会乱序吧~输入数据:file1232654321575665223file259562265092file326546 import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.

3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 -----------------期望输出 1 1 2 1 2 2 3 1 3 2 3 3 将以上数据进行排序,排序规则是:按照第一列升序排序,如果第一列数值相同,则按照第二列升序排序. 但是默认情况下结果是: 1 1 2 2 2 1 3 3 3 2 3 1 即默认情况下只有第一列参加排序,第二列并不参加,即原来的v2不能参与排序,想达到目标必须自定义类,该类必须将原来的k2和v2封装到一个类中,作为新的k2必须实现一个接口implements W

我们可能会有些需求要求MapReduce的输出全局有序,这里说的有序是指Key全局有序.但是我们知道,MapReduce默认只是保证同一个分区内的Key是有序的,但是不保证全局有序.基于此,本文提供三种方法来对MapReduce的输出进行全局排序. |文章目录| |: |1.生成测试数据 |2.使用一个Reduce进行排序 |3.自定义分区函数实现全局有序 1.生成测试数据 在介绍如何实现之前,我们先来生成一些测试数据,实现如下: #!/bin/sh for i in {1..100000};d

一.MR排序的分类 1.部分排序:MR会根据自己输出记录的KV对数据进行排序,保证输出到每一个文件内存都是经过排序的: 2.全局排序: 3.辅助排序:再第一次排序后经过分区再排序一次: 4.二次排序:经过一次排序后又根据业务逻辑再次进行排序. 二.MR排序的接口——WritableComparable 该接口继承了Hadoop的Writable接口和Java的Comparable接口,实现该接口要重写write.readFields.compareTo三个方法. 三.流量统计案例的排序与分区 /

a.txt.b.txt文件如下: a.txt hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop b.txt如下: java java java

清明刚过,该来学习点新的知识点了. 上次说到关于MapReduce对于文本中词频的统计使用WordCount.如果还有同学不熟悉的可以参考博文大数据系列之分布式计算批处理引擎MapReduce实践. 博文发表后很多同学私下反映对于MapReduce的处理原理没有了解到.在这篇博文中楼主与大家交流下MapReduce的数据处理原理及MR中各角色的职责. 文末还有示例代码讲解.. 1.MapReduce中的数据流动 最简单的过程: map - reduce 定制了partitioner以将map的结

期间遇到了无法转value的值为int型,我採用try catch解决 str2 2 str1 1 str3 3 str1 4 str4 7 str2 5 str3 9 用的\t隔开,得到结果 str1 1,4 str2 2,5 str3 3,9 str4 7 我这里map,reduce都是单独出来的类,用了自己定义的key package com.kane.mr; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.

流量统计项目案例 样本示例 需求 1. 统计每一个用户(手机号)所耗费的总上行流量.总下行流量,总流量 2. 得出上题结果的基础之上再加一个需求:将统计结果按照总流量倒序排序 3. 将流量汇总统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中 第一题 import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.h

需求:订单数据 求出每个订单中最贵的商品? 订单id正序,成交金额倒序. 结果文件三个,每个结果文件只要一条数据. 1.Mapper类 package com.css.order.mr; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org

对于mapreduce倒序只需要建立一个类,然后继承WritableComparator 在重写 Compare函数最后在main里调用一下,就可以实现倒序排序: 代码: public static class Sort extends WritableComparator { public Sort(){ //这里就是看你map中填的输出key是什么数据类型,就给什么类型 super(DoubleWritable.class,true); } @Override public int comp

本文测试文本: tom 20 8000 nancy 22 8000 ketty 22 9000 stone 19 10000 green 19 11000 white 39 29000 socrates 30 40000    MapReduce中,根据key进行分区.排序.分组 MapReduce会按照基本类型对应的key进行排序,如int类型的IntWritable,long类型的LongWritable,Text类型,默认升序排序    为什么要自定义排序规则?现有需求,需要自定义key类

MapReduce 排序和序列化 简单介绍 ①序列化 (Serialization) 是指把结构化对象转化为字节流②反序列化 (Deserialization) 是序列化的逆过程. 把字节流转为结构化对象. 当要在进程间传递对象或持久化对象的时候, 就需要序列化对象成字节流, 反之当要将接收到或从磁盘读取的字节流转换为对象, 就要进行反序列化③Java 的序列化 (Serializable) 是一个重量级序列化框架, 一个对象被序列化后, 会附带很多额外的信息 (各种校验信息, header,

原文链接: https://www.toutiao.com/i6770870821809291788/ Hive和mapreduce相关的排序和运行的参数 1.设置每个reduce处理的数据量(单位是字节) 我们在hive中查看下 配置文件hive-site.xml.template 我们打开配置文件可以看到 这是256MB 如果超过1G,将使用4个reducers 2.设置最大运行的reduce的个数 同上我们可以在配置中找到下面的内容 复制到记事本里,简化了描述,从配置中我们可以看到默认re

本文发表于本人博客. 今天继续写练习题,上次对分区稍微理解了一下,那根据那个步骤分区.排序.分组.规约来的话,今天应该是要写个排序有关的例子了,那好现在就开始! 说到排序我们可以查看下hadoop源码里面的WordCount例子中对LongWritable类型定义,它实现抽象接口WritableComparable,代码如下: public interface WritableComparable<T> extends Writable, Comparable<T> { } pub

有问题的代码: package com.mytq.weather; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; import org.apache.hadoop.io.WritableComparator; public class WSortComparator extends WritableComparator { public WSortComparator() { super(Weather.class, true); } @Over

继上篇了解了使用MapReduce计算平均数以及去重后,我们再来一探MapReduce在排序以及单表关联上的处理方法.在MapReduce系列的第一篇就有说过,MapReduce不仅是一种分布式的计算方法,更是一种解决问题的新思维.新思路.将原先看似可以一条龙似的处理一刀切成两端,一端是Map.一端是Reduce,Map负责分,Reduce负责合. 1.MapReduce排序 问题模型: 给出多个数据文件输入如: sortfile1.txt 11 13 15 17 19 21 23 25 27