Partition中国人意味着分区,意义的碎片,这个阶段也是整个MapReduce该过程的第三阶段.在Map返回任务,是使key分到通过一定的分区算法.分到固定的区域中.给不同的Reduce做处理,达到负载均衡的目的. 他的运行过程事实上就是发生在上篇文章提到的collect的过程阶段,当输入的key调用了用户的map函数时.中间结果就会被分区了.虽说这个过程看似不是非常重要,可是也有值得学习的地方.Hadoop默认的算法是HashPartitioner,就是依据key的hashcode取摸运算…

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…

@ 目录 问题引出 默认Partitioner分区 自定义Partitioner步骤 Partition分区案例实操 分区总结 问题引出 要求将统计结果按照条件输出到不同文件中(分区). 比如:将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中(分区) 默认Partitioner分区 public class HashPartitioner<K,V> extends Partitioner<K,V>{ public int getPartition(K key,V value, in…

前言:对于二次排序相信大家也是似懂非懂,我也是一样,对其中的很多方法都不理解诶,所有只有暂时放在一边,当你接触到其他的函数,你知道的越多时你对二次排序的理解也就更深入了,同时建议大家对wordcount的流程好好分析一下,要真正的知道每一步都是干什么的. 1.Partitioner分区类的作用是什么? 2.getPartition()三个参数分别是什么? 3.numReduceTasks指的是设置的Reducer任务数量,默认值是是多少? 扩展: 如果不同类型的数据被分配到了同一个分区,输出的数…

一:Counter计数器的使用 hadoop计数器:可以让开发人员以全局的视角来审查程序的运行情况以及各项指标,及时做出错误诊断并进行相应处理. 内置计数器(MapReduce相关.文件系统相关和作业调度相关) 也可以通过http://master:50030/jobdetails.jsp查看 /** * 度量,在运行job任务的时候产生了那些j输出.通过计数器可以观察整个计算的过程,运行时关键的指标到底是那些.可以表征程序运行时一些关键的指标. * 计数器 counter 统计敏感单词出现次数…

分区是rdd的一个属性,每个分区是一个迭代器 分区器是决定数据数据如何分区 RDD划分成许多分区分布到集群的节点上,分区的多少涉及对这个RDD进行并行计算的粒度.用户可以获取分区数和设置分区数目,默认分区数为程序分配到的CPU核数. spark中,RDD计算是以分区为单位的,而且计算函数都是在对迭代器复合,不需要保存每次计算的结果. scala> val numrdd=sc.makeRDD(1 to 10,3)numrdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = Par…

第一部分 分区简述(比如国家由省市来划分) 分区:map的输出经过partitioner分区进行下一步的reducer.一个分区对应一个reducer,就会使得reducer并行化处理任务.默认为1 1. Partitioner是partitioner的基类,如果需要定制partitioner也需要继承该类. 2. HashPartitioner是mapreduce的默认partitioner.计算方法是 which reducer=(key.hashCode() & Integer.MAX_V…

Partitioner分区类的作用是什么? 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,比如按照省份划分的话,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Mapper任务要划分数据,对于不同的数据分配给不同的Reducer任务运行.Mapper任务…

消息在经过拦截器.序列化后,就需要确定它发往哪个分区,如果在ProducerRecord中指定了partition字段,那么就不再需要partitioner分区器进行分区了,如果没有指定,那么会根据key来将数据进行分区,如果partitioner和key都没有指定,那么就会采用默认的方式进行数据分区. 有没有指定partition可以从源码中看出: public ProducerRecord(String topic, Integer partition, K key, V value) {}…

发现问题 需求很简单,大致就是要批量往数据库写数据,于是打算用Parallel并行的方式写入,希望能利用计算机多核特性加快程序执行速度.想的很美好,于是快速撸了类似下面的一串代码: using (var db = new SmsEntities()) { Parallel.For(, , (i) => { db.MemberCard.Add(new MemberCard() { CardNo = "NO_" + i.ToString(), Banlance = , CreateT…