我们知道,一个典型的Map-Reduce过程包 括:Input->Map->Partition->Reduce->Output. Partition负责把Map任务输出的中间结果 按key分发给不同的Reduce任务进行处理. Hadoop 提供了一个很有用的partitioner类KeyFieldBasedPartitioner,通过配置对应的參数就能够使用.通过 KeyFieldBasedPartitioner能够方便地实现二次排序.  用法:        -partitio…

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 …

零.序(注意本部分与标题无太大关系,可直接调至第一部分) 既然没用为啥会有序?原因不想再开一篇文章,来抒发点什么感想或者计划了,就在这里写点好了: 前些日子买了几本书,打算学习和研究大数据方面的知识,一直因为实习.考试.毕业设计等问题搞得没有时间,现在进入了寒假,可以安心的学点有用的知识了. 这篇博客里的算法部分的内容来自<数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧>一书,不过书中的代码虽然思路正确,但是代码不完整,并且只有java部分的编程,我在它的基础上又加入scala部分,当然是在…

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…

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…

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…

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,…

二次排序,从字面上可以理解为在对key排序的基础上对key所对应的值value排序,也叫辅助排序.一般情况下,MapReduce框架只对key排序,而不对key所对应的值排序,因此value的排序经常是不固定的.但是我们经常会遇到同时对key和value排序的需求,例如Hadoop权威指南中的求一年的高高气温,key为年份,value为最高气温,年份按照降序排列,气温按照降序排列.还有水果电商网站经常会有按天统计水果销售排行榜的需求等等,这些都是需要对key和value同时进行排序.如下图所示:…

辅助排序和二次排序案例(GroupingComparator) 1.需求 有如下订单数据 订单id 商品id 成交金额 0000001 Pdt_01 222.8 0000001 Pdt_05 25.8 0000002 Pdt_03 522.8 0000002 Pdt_04 122.4 0000002 Pdt_05 722.4 0000003 Pdt_01 222.8 0000003 Pdt_02 33.8 现在需要求出每一个订单中最贵的商品. 2.数据准备 GroupingComparator.…

如何使用Hadoop的Partitioner 博客分类: Hadoop hadooppartition Hadoop里面的MapReduce编程模型,非常灵活,大部分环节我们都可以重写它的API,来灵活定制我们自己的一些特殊需求.  今天散仙要说的这个分区函数Partitioner,也是一样如此,下面我们先来看下Partitioner的作用:  对map端输出的数据key作一个散列,使数据能够均匀分布在各个reduce上进行后续操作,避免产生热点区.  Hadoop默认使用的分区函数是Hash…