[toc] 一.分区 问题:按照条件将结果输出到不同文件中 自定义分区步骤 1.自定义继承Partitioner类,重写getPartition()方法 2.在job驱动Driver中设置自定义的Partitioner 3.在Driver中根据分区数设置reducetask数 分区数和reducetask关系 案例实操 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),手机号136.137.138.139开头都分别放到一个独立的4个文件中,其他开头的放到一个文件中 (1)自定义分区类 M…

1.map阶段:将单词和URI组成Key值(如“MapReduce :1.txt”),将词频作为value. 利用MR框架自带的Map端排序,将同一文档的相同单词的词频组成列表,传递给Combine过程,实现类似于WordCount的功能. Class Map<Longwritable, Text, Text, Longwritable>{ method map(){ //获取输入分片对应的文件名 String fileName=((FileSplit)context.getInputSpli…

HDFS被设计来存储大文件,而有时候会有大量的小文件生成,造成NameNode资源的浪费,同时也影响MapReduce的处理效率.有哪些方案可以合并这些小文件,或者提高处理小文件的效率呢? 1). 所有HDFS小文件数据导出到本地单个文件后,再存入HDFS [root@ncst ~]# hadoop fs -ls /test/in/small/ Found items -rw-r--r-- root supergroup -- : /test/ -rw-r--r-- root supergrou…

一.排序 排序: 需求:根据用户每月使用的流量按照使用的流量多少排序 接口-->WritableCompareable 排序操作在hadoop中属于默认的行为.默认按照字典殊勋排序. 排序的分类: 1)部分排序 2)全排序 3)辅助排序 4)二次排序 Combiner 合并 父类Reducer 局部汇总 ,减少网络传输量 ,进而优化程序. 注意:求平均值? 3 5 7 2 6 mapper: (3 + 5 + 7)/3 = 5 (2 + 6)/2 = 4 reducer:(5+4)/2 只能应用…

问题描述:两种类型输入文件:address(地址)和company(公司)进行一对多的关联查询,得到地址名(例如:Beijing)与公司名(例如:Beijing JD.Beijing Red Star)的关联信息.可参考MR案例:Map-Join 1.map阶段:对比之前的单表关联可知,reduce阶段的key必须为关联两表的key,即address.Id = company.Id.则两表经过map处理输出的key必须是Id. Class Map<LongWritable, Text, Long…

#include <iostream> #include <vector> #include <time.h> #include <deque> #include <algorithm> using namespace std; // 评委打分案例(sort 算法排序) // 创建 5 个选手(姓名,得分) , 10 个评委对 5 个选手进行打分 // 得分规则:去除最高分,去除最低分,取出平均分 // 按得分对 5 名选手进行排名 // 选手类…

现有一学生成绩数据,格式如下:<学号,姓名,学院,成绩>  //<id, name, institute, grade>. 需求描述:查询成绩大于等于60分的学生数据,按学院分组,组内按成绩从小到大排序. 使用SQL描述: Select * from table group by institute order by grade; 在MR下应该怎么做? 1.map阶段选择成绩>=60分的学生. Class SelectMapper method map(LongWritabl…

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 /…

1.日志源文件 (各个列分别是: 账户,营业额,花费,日期) zhangsan@163.com 6000 0 2014-02-20 lisi@163.com 2000 0 2014-02-20 lisi@163.com 0 100 2014-02-20 zhangsan@163.com 3000 0 2014-02-20 wangwu@126.com 9000 0 2014-02-20 wangwu@126.com 0 200 2014-02-20 想要的结果: (计算出每个账户的总营业额和总花…

需求:将rdd数据中相同班级的学生分到一个partition中,并根据分数降序排序. 此实例用到的repartitionAndSortWithinPartitions是Spark官网推荐的一个算子,官方建议,如果需要在repartition重分区之后,还要进行排序,建议直接使用repartitionAndSortWithinPartitions算子.因为该算子可以一边进行重分区的shuffle操作,一边进行排序.shuffle与sort两个操作同时进行,比先shuffle再sort来说,性能可能…