Haoop MapReduce 的Partition和reduce端的二次排序

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Haoop MapReduce 的Partition和reduce端的二次排序

先贴一张原理图(摘自hadoop权威指南第三版) 实际中看了半天还是不太理解其中的Partition,和reduce端的二次排序,最终根据实验来结果来验证自己的理解 1eg 数据如下 2014010114 标识20140101日的温度为14度,需求为统计每年温度的最最高值 2014010114 2014010216 2014010317 2014010410... Partition 实际是根据map 任务的key,以及reduce任务的数量来决定最终来由那个reduce来处理,默认指定redu…

MapReduce在Map端的Combiner和在Reduce端的Partitioner

1.Map端的Combiner. 通过单词计数WordCountApp.java的例子,如何在Map端设置Combiner... 只附录部分代码: /** * 以文本 * hello you * hello me * 为例子. * map方法调用了两次,因为有两行 * k2 v2 键值对的数量有几个? * 有4个.有四个单词. * * 会产生几个分组? * 产生3个分组. * 有3个不同的单词. * */ public class WordCountApp { public static voi…

第2节 mapreduce深入学习：15、reduce端的join算法的实现

reduce端的join算法: 例子: 商品表数据 product: pidp0001,小米5,1000,2000p0002,锤子T1,1000,3000 订单表数据 order: pid1001,20150710,p0001,21002,20150710,p0002,31002,20150710,p0003,3 mapReduce可以实现sql语句的功能:select ......from product p left join order o on p.pid = o.pid 思…

Hadoop.2.x_高级应用_二次排序及MapReduce端join

一.对于二次排序案例部分理解 1. 分析需求(首先对第一个字段排序,然后在对第二个字段排序) 杂乱的原始数据排序完成的数据 a,1 a,1 b,1 a,2 a,2 [排序] a,100 b,6 ===> b,-3 c,2 b,-2 b,-2 b,1 a,100 b,6 b,-3 c,-7 c,-7 c,2 2. 分析[MapRedice过程] 1> 分析数据传入通过input()传入map() 2> map()对数据进行层层过滤,以达到我们想要的数据源, 3> 过滤方法中可添加自…

深入理解Spark 2.1 Core （十一）：Shuffle Reduce 端的原理与源代码分析

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/56843264 在<深入理解Spark 2.1 Core (九):迭代计算和Shuffle的原理与源代码分析 >我们解说了.以传统Hadoop MapReduce相似的从HDFS中读取数据,再到rdd.HadoopRDD.compute便能够调用函数f,即map中的函数的过程.在<深入理解Spark 2.1 Core (十):Shuffle map端的原理与源代码分析>我们深入解说了s…

hadoop的压缩解压缩,reduce端join,map端join

hadoop的压缩解压缩 hadoop对于常见的几种压缩算法对于我们的mapreduce都是内置支持,不需要我们关心.经过map之后,数据会产生输出经过shuffle,这个时候的shuffle过程特别需要消耗网络资源,它传输的数据量越少,对作业的运行时间越有意义,在这种情况下,我们可以对输出进行一个压缩.输出压缩之后,reducer就要接收,然后再解压,reducer处理完之后也需要做输出,也可以做压缩.对于我们程序而言,输入的压缩是我们原来的,不是程序决定的,因为输入源就是这样子,reduce…