partitioner负责shuffle过程的分组部分,目的是让map出来的数据均匀分布在reducer上,当然,如果我们不需要数据均匀,那么这个时候可以自己定制符合要求的partitioner. 下面内容涉及到的源代码请参考https://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/mapreduce/Partitioner.html Partitioner 1.Maperduce提供了四中的partitioner,如下图所示,它们…

Key排序 1. 继承WritableComparator 在hadoop之Shuffle和Sort中,可以看到mapper的输出文件spill文件需要在内存中排序,并且在输入reducer之前,不同的mapper的数据也会排序,排序是根据数据的key进行的. 如果key是用户自定义的类型,并没有默认的比较函数时,就需要自己定义key的比较函数,也就是继承WritableComparator.事例代码如下: public static class KeyComparator extends Wr…

MapRduce保证reducer的输入是按照key进行排过序的,原因和归并排序有关,在reducer接收到不同的mapper输出的有序数据后,需要再次进行排序,然后是分组排序,如果mapper输出的是有序数据,将减少reducer阶段排序的时间消耗.一般将排序以及Map的输出传输到Reduce的过程称为混洗(shuffle).Shuffle是MapReduce过程的核心,了解Shuffle非常有助于理解MapReduce的工作原理.如果你不知道MapReduce里的Shuffle是什么,那么请…

1 Partitioner分区 1.1 Partitioner分区描述 在进行MapReduce计算时,有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中,按照手机号码段划分的话,需要把同一手机号码段的数据放到一个文件中:按照省份划分的话,需要把同一省份的数据放到一个文件中:按照性别划分的话,需要把同一性别的数据放到一个文件中.我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务.那么,如果要得到多个文件,意味着有同样数量的Reducer任务在运行.Reducer任务的数据来自于Mapper任务,也就说Ma…

原文:http://www.searchtb.com/tag/mapreduce       在说Hadoop之前,作为一个铁杆粉丝先粉一下Google.Google的伟大之处不仅在于它建立了一个强悍的搜索引擎,它还创造 了几项革命性的技术:GFS,MapReduce,BigTable,即所谓的Google三驾马车.Google虽然没有公布这几项技术的实现代码,但 它发表了详细的设计论文,这给业界带来了新鲜气息,很快就出现了类似于Google三驾马车的开源实现,Hadoop就是其中的一个. 关于…

目录 · 概况 · 原理 · MapReduce编程模型 · MapReduce过程 · 容错机制 · API · 概况 · WordCount示例 · Writable接口 · Mapper类 · Reducer类 · Partitioner抽象类 · WritableComparator接口 · 示例:连接 · 示例:二次排序 概况 1. 起源:一篇Google论文. 2. 特点 a) 开发简单:用户可不考虑进程通信.套接字编程,无需高深技巧,只需符合MapReduce编程模型. b) 伸缩…

当前使用的事件总线采用的是Kafka分布式消息队列来完成的,近来项目需要接入到事件总线中,故开启了kafka的学习之旅(之前一直在听说kafka这玩意儿,但是学习计划中还没有将它安排进去,借着这个机会学习kafka也算是弥补了这方面的一些遗憾~) 关于kafka是神马东西这里就不在累述了,网上的资料一大堆 下面分享一些自己对kafka的理解,如有不妥之处还望指出~ (1)何为分布式消息队列?有何特点? 1.一旦涉及到分布式这个概念,其就必须解决两个问题:可靠性和可扩展性. kafka通过事件回溯…

1.概述 Apache Ranger提供了一个集中式的安全管理框架,用户可以通过操作Ranger Admin页面来配置各种策略,从而实现对Hadoop生成组件,比如HDFS.YARN.Hive.HBase.Kafka等进行细粒度的数据访问控制.本篇博客,笔者将为大家介绍如何Apache Ranger的安装部署.以及使用. 2.内容 Apache Ranger提供以下核心功能,它们分别是: 通过统一的中心化管理界面或者REST接口来管理所有安全任务,从而实现集中化的安全管理: 通过统一的中心化管理…

一.初步探索Partitioner 1.1 再次回顾Map阶段五大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步凑,其中在Map阶段总共五个步骤,如下图所示: 其中,step1.3就是一个分区操作.通过前面的学习我们知道Mapper最终处理的键值对<key, value>,是需要送到Reducer去合并的,合并的时候,有相同key的键/值对会送到同一个Reducer节点中进行归并.哪个key到哪个Reducer的分配过程,是由Partition…

按数值排序 示例:按气温字段对天气数据集排序问题:不能将气温视为Text对象并以字典顺序排序正统做法:用顺序文件存储数据,其IntWritable键代表气温,其Text值就是数据行常用简单做法:首先,增加偏移量以消除所有负数:其次,在数字面前加0,使所有数字的长度相等:最后,用字典法排序.streaming的做法:-D mapred.text.key.comparator.options="-k1n -k2nr" 第一个year字段按数值顺序排序,第二个temp字段按数值顺序方向排序…