Mapreduce的排序（全局排序、分区加排序、Combiner优化）

【Mapreduce的排序（全局排序、分区加排序、Combiner优化）】的更多相关文章

Mapreduce的排序（全局排序、分区加排序、Combiner优化）

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 /…

MapReduce分区和排序

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…

Hadoop【MR的分区、排序、分组】

[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…

分页查询最好加排序（order by）

昨天,与外部化系统对接时,发现有一个数据一直咩有集成到,双方各自排查了自己系统的代码,都觉得逻辑非常简单,无法就是一个分页查询而已. 问题就出在这个分页查询上. 为了说明当时问题发生的情景,我模拟了一个SQL查询: 以上是一段典型的Oracle数据库的分页查询,又以查询结果集的第1条至第800条数据. 如果想查询第二页的数据,只需要改到RN和ROWNUM即可.以下是查第二页的数据的SQL: 问题背景上述SQL中从MY_TABLE查询结果集本身是没有问题的,因为符合条件的数据总数是不会变的.但是…

DataTable列查询加排序

DataTable列查询加排序 DataRow[] drArray = dt.Select("ANLYCOM_ID='" + chSPrdtStblAnly.AnlyComId + "'", "SAMPLE_DATE");…

【译】高级T-SQL进阶系列（七）【上篇】：使用排序函数对数据进行排序

[译注:此文为翻译,由于本人水平所限,疏漏在所难免,欢迎探讨指正] 原文链接:传送门. 什么是排序函数(Ranking Functions)? 排序函数基于一组记录的集合返回一个排序值.一个排序值其实就是一个数字,典型的它都是从1开始并且对于每一个新的排序值它都是按1递增的.根据排序函数的不同,对于数据集中的每一行来说,返回的排序值有可能是唯一的,或者一些数据行会具有一样的排序值.在接下来的章节中,我将浏览下这些不的排序函数,以及它们是如何使用的. 使用排序函数(Ranking Function…