我在15年处理大数据的时候还都是使用MapReduce, 随着时间的推移, 计算工具的发展, 内存越来越便宜, 计算方式也有了极大的改变. 到现在再做大数据开发的好多同学都是直接使用spark, hive等工具, 很少有再写MapReduce的了. 这里整理一下MapReduce中经常用到的二次排序的方法, 全当复习. 简介 二次排序(secondary sort)问题是指在Reduce阶段对某个键关联的值排序. 利用二次排序技术,可以对传入Reduce的值完成 升序/降序 排序. MapRed…

原文地址:Hadoop Mapreduce分区.分组.二次排序过程详解[转]作者: 徐海蛟 教学用途 1.MapReduce中数据流动   (1)最简单的过程:  map - reduce   (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce   (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Par…

上一篇博客说明了怎么自定义Key,而且用了二次排序的例子来做测试,但没有详细的说明二次排序,这一篇说详细的说明二次排序,为了说明曾经一个思想的误区,特地做了一个3个字段的二次排序来说明.后面称其为“三次排序”.测试数据:a1,b2,c5a4,b1,c3a1,b2,c4a2,b2,c4a2,b1,c4a4,b1,c2测试目的:输出以下结果首先根据第一个自段排序,如果第一个字段排好后再根据第二个字段的升序排序最后在根据第三个字段进行排序,得到以下结果.a1      b2,c4a1      b2,…

本文给出一个实现MapReduce二次排序的例子 package SortTest; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.*; public class SortComparable implements WritableComparable<SortComparable> { private Integer fi…

一.概述 MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序,这个默认排序可以满足一部分需求,但是也是十分有限的.在我们实际的需求当中,往往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求.对于二次排序的实现,网络上已经有很多人分享过了,但是对二次排序的实现的原理以及整个MapReduce框架的处理流程的分析还是有非常大的出入,而且部分分析是没有经过验证的.本文将通过一个实际的MapReduce二次排序例子,讲述二次排序的实现和其MapReduce的整个处理流程,并且通过结果和map…

转载:http://blog.tianya.cn/m/post.jsp?postId=53271442 1.MapReduce中数据流动 (1)最简单的过程:  map - reduce (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce 2.Mapreduce中Partiti…

什么是二次排序 待排序的数据具有多个字段,首先对第一个字段排序,再对第一字段相同的行按照第二字段排序,第二次排序不破坏第一次排序的结果,这个过程就称为二次排序. 如何在mapreduce中实现二次排序 mapreduce的工作原理 MR的工作原理如下图(如果看不清可右键新标签页查看): 图片部分数据参考自:https://www.bbsmax.com/A/KE5Qjg6qdL/ 相关重点: 分区(partitioning):使得具有相同Key值的键值对可以被划分到一起,并且保证对应单个Key值的…

关于二次排序主要涉及到这么几个东西: 在0.20.0 以前使用的是 setPartitionerClass setOutputkeyComparatorClass setOutputValueGroupingComparator 在0.20.0以后使用是 job.setPartitionerClass(Partitioner p); job.setSortComparatorClass(RawComparator c); job.setGroupingComparatorClass(RawCom…

默认情况下,Map 输出的结果会对 Key 进行默认的排序,但是有时候需要对 Key 排序的同时再对 Value 进行排序,这时候就要用到二次排序了.下面让我们来介绍一下什么是二次排序. 二次排序原理         我们把二次排序主要分为以下几个阶段. Map 起始阶段         在Map阶段,使用 job.setInputFormatClass() 定义的 InputFormat ,将输入的数据集分割成小数据块 split,同时 InputFormat 提供一个 RecordReade…

默认情况下,Map 输出的结果会对 Key 进行默认的排序,但是有时候需要对 Key 排序的同时再对 Value 进行排序,这时候就要用到二次排序了.下面让我们来介绍一下什么是二次排序. 二次排序原理 我们把二次排序主要分为以下几个阶段. Map 起始阶段 在Map阶段,使用 job.setInputFormatClass() 定义的 InputFormat ,将输入的数据集分割成小数据块 split,同时 InputFormat 提供一个 RecordReader的实现.本课程中使用的是 Te…

原文链接: https://www.toutiao.com/i6765808056191156748/ 目的: 二次排序就是有下面的数据 a 3 a 1 a 100 c 1 b 2 如果只按照abc排序就会变成 a 3 a 1 a 100 b 2 c 1 我们希望是第二列也参与排序 a 1 a 3 a 100 b 2 c 1 创建Maven项目 配置POM文件 我们 我们自定义Writable类,方便我们序列化 添加属性 代表key-value的两个部分 编写构造方法 编写一个set方法,方便我…

本人免费整理了Java高级资料,涵盖了Java.Redis.MongoDB.MySQL.Zookeeper.Spring Cloud.Dubbo高并发分布式等教程,一共30G,需要自己领取.传送门:https://mp.weixin.qq.com/s/JzddfH-7yNudmkjT0IRL8Q 1. 责任链(Chain Of Responsibility) Intent 使多个对象都有机会处理请求,从而避免请求的发送者和接收者之间的耦合关系.将这些对象连成一条链,并沿着这条链发送该请求,直到有…

一.概述    MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序,这个默认排序可以满足一部分需求,但是也是十分有限的.在我们实际的需求当中,往 往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求.对于二次排序的实现,本文将通过一个实际的MapReduce二次排序例子讲述 二次排序的实现和其MapReduce的整个处理流程,并且通过结果和map.reduce端的日志来验证所描述的处理流程的正确性. 二.需求描述 1.输入数据: sort1    1 sort2    3 sort2 …

1.MapReduce中数据流动   (1)最简单的过程:  map - reduce   (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce   (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Partition的概念以及使用.(1)Partition的原理和作用        得到map给的记录后,…

以代码的思想去详细讲解yolov3算法的实现原理和训练过程,并教使用visdrone2019数据集和自己制作数据集两种方式去训练自己的pytorch搭建的yolov3模型,吐血整理万字长文,纯属干货 ! 实现思路 第一步:Pytorch搭建yolo3目标检测平台 模型yolov3和预训练权重下载 yolo3算法原理实现思路 一.预测部分 1.yolo3的网络模型架构和实现 2.主干特征网络darknet53介绍和结果(获取3个初始特征层) 3.从初始特征获取预测结果(最终的3个有效的特征层) 4…

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…

原文网址:http://www.cnblogs.com/zdz8207/archive/2012/11/27/android-ndk-install.html android 最新 NDK r8 在window下开发环境搭建 安装配置与使用 详细图文讲解,完整实际配置过程记录(原创) 一直想搞NDK开发却一直给其他事情耽搁了,参考了些网上的资料今天终于把环境搭建起来了,把过程记录下来分享给大家. 内容目录: 1.默认基础环境 2.NDK下载与配置 3.安装Cygwin 4.用NDK编译 5.安装…

一.序列化   (*) 核心接口:Writable接口.如果有一个类实现了Writable接口,就可以作为Map/Reduce的key和value.    举例: 读取员工数据,生成员工对象,直接存储在HDFS 序列化的顺序和反序列化 的顺序要保持相同. public void readFields(DataInput input) throws IOException{ } pubic void write(DataOutput output) throws IOException{  } 二…

实验指导: 6.1 实验目的基于MapReduce思想,编写SecondarySort程序. 6.2 实验要求要能理解MapReduce编程思想,会编写MapReduce版本二次排序程序,然后将其执行并分析执行过程. 6.3 实验原理MR默认会对键进行排序,然而有的时候我们也有对值进行排序的需求.满足这种需求一是可以在reduce阶段排序收集过来的values,但是,如果有数量巨大的values可能就会导致内存溢出等问题,这就是二次排序应用的场景——将对值的排序也安排到MR计算过程之中,而不是单…

   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基…

  android 最新 NDK r8 在window下开发环境搭建 安装配置与使用 详细图文讲解,完整实际配置过程记录(原创) 一直想搞NDK开发却一直给其他事情耽搁了,参考了些网上的资料今天终于把环境搭建起来了,把过程记录下来分享给大家. 内容目录: 1.默认基础环境 2.NDK下载与配置 3.安装Cygwin 4.用NDK编译 5.安装CDT插件 6.安装Sequoyah插件 7.JNI编译环境配置 画了一个思维导图让大家一目了然配置过程 -------------------------…

每一条记录开始是进入到map函数进行处理,处理完了之后立马就入自定义分区函数中对其进行分区,当所有输入数据经过map函数和分区函数处理完之后,就调用自定义二次排序函数对其进行排序. MapReduce处理数据的大概简单流程:首先,MapReduce框架通过getSplit方法实现对原始文件的切片之后,每一个切片对应着一个map task,inputSplit输入到Map函数进行处理,中间结果经过环形缓冲区的 排序,然后分区.自定义二次排序(如果有的话)和合并,再通过shuffle操作将数据传输到…

mr自带的例子中的源码SecondarySort,我重新写了一下,基本没变. 这个例子中定义的map和reduce如下,关键是它对输入输出类型的定义:(java泛型编程) public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, IntPair, IntWritable> public static class Reduce extends Reducer<IntPair, NullWritable, IntWritable,…

附录之前总结的一个例子: http://www.cnblogs.com/DreamDrive/p/7398455.html 另外两个有价值的博文: http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2011/09/03/2165805.html http://blog.csdn.net/heyutao007/article/details/5890103 一.MR的二次排序的需求说明 在mapreduce操作时,shuffle阶段会多次根据key值排序.但是在shu…

转自:http://blog.csdn.net/heyutao007/article/details/5890103 mr自带的例子中的源码SecondarySort,我重新写了一下,基本没变. 这个例子中定义的map和reduce如下,关键是它对输入输出类型的定义:(java泛型编程) public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, IntPair, IntWritable> public static class Red…

前言部分: 在Map阶段,使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splites,同时InputFormat提供一个RecordReder的实现.本实验中使用的是TextInputFormat,他提供的RecordReder会将文本的字节偏移量作为key,这一行的文本作为value.这就是自定义Map的输入是<LongWritable, Text>的原因.然后调用自定义Map的map方法,将一个个<LongWritable…

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…

指对Reduce阶段的数据根据某一个或几个字段进行分组. 案例 需求 有如下订单数据 现在需要找出每一个订单中最贵的商品,如图 需求分析 利用"订单id和成交金额"作为key,可以将Map阶段读取到的所有订单数据先按照订单id(升降序都可以),再按照acount(降序)排序,发送到Reduce. 在Reduce端利用groupingComparator将订单id相同的kv聚合成组,然后取第一个成交金额即是最大值(若有多个成交金额并排第一,则都输出). Mapper阶段主要做三件事: k…

转自:http://www.aboutyun.com/thread-15494-1-2.html 问题导读1.HDFS框架组成是什么?2.HDFS文件的读写过程是什么?3.MapReduce框架组成是什么?4.MapReduce工作原理是什么?5.什么是Shuffle阶段和Sort阶段? 还记得2.5年前就搭建好了Hadoop伪分布式集群,安装好Eclipse后运行成功了WordCount.java,然后学习Hadoop的步伐就变得很慢了,相信有很多小伙伴和我一样.自己对MR程序(特指Hadoo…

在直接学习hadoop的排序之前还要了解一些基本知识. Hadoop的序列化和比较接口 Hadoop的序列化格式:Writable Writable是Hadoop自己的序列化格式,还要一个子接口是WritableComparable<T>, public interface WritableComparable<T> extends Writable, Comparable<T> 这样一来WritableComparable接口不仅有序列化的功能,还可以进行比较. 排序…