hadoop mapreduce求解有序TopN

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hadoop mapreduce求解有序TopN

利用hadoop的map和reduce排序特性实现对数据排序取TopN条数据. 代码参考:https://github.com/asker124143222/wordcount 1.样本数据,假设是订单数据,求解按订单id排序且每个订单里价格最高前三,从高到低排序. 订单ID 商品ID 单价 0000001 Pdt_01 222.8 0000002 Pdt_05 722.4 0000001 Pdt_02 33.8 0000003 Pdt_06 232.8 0000003 Pdt_02 33.8…

hadoop mapreduce求解有序TopN（高效模式）

1.在map阶段对数据先求解改分片的topN,到reduce阶段再合并求解一次,求解过程利用TreeMap的排序特性,不用自己写算法. 2.样板数据,类似如下 1 13682846555 192.168.100.12 www.qq.com 1938 2910 200 3.code 3.1 mapper public class TopNMapper extends Mapper<LongWritable, Text, FlowBeanSorted,Text> { // 定义一个TreeMap作…

Hadoop Mapreduce分区、分组、二次排序过程详解[转]

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…

从分治算法到 Hadoop MapReduce

从分治算法说起要说 Hadoop MapReduce 就不得不说分治算法,而分治算法其实说白了,就是四个字分而治之 .其实就是将一个复杂的问题分解成多组相同或类似的子问题,对这些子问题再分,然后再分.直到最后的子问题可以简单得求解. 要具体介绍分治算法,那就不得不说一个很经典的排序算法 -- 归并排序.这里不说它的具体算法代码,只说明它的主要思想.而归并排序的思想正是分治思想. 归并排序采用递归的方式,每次都将一个数组分解成更小的两个数组,再对这两个数组进行排序,不断递归下去.直到分解成最简…

三种方法实现Hadoop(MapReduce)全局排序(1)

我们可能会有些需求要求MapReduce的输出全局有序,这里说的有序是指Key全局有序.但是我们知道,MapReduce默认只是保证同一个分区内的Key是有序的,但是不保证全局有序.基于此,本文提供三种方法来对MapReduce的输出进行全局排序. |文章目录| |: |1.生成测试数据 |2.使用一个Reduce进行排序 |3.自定义分区函数实现全局有序 1.生成测试数据在介绍如何实现之前,我们先来生成一些测试数据,实现如下: #!/bin/sh for i in {1..100000};d…

分别使用Hadoop和Spark实现TopN（1）——唯一键

0.简介 TopN算法是一个经典的算法,由于每个map都只是实现了本地的TopN算法,而假设map有M个,在归约的阶段只有M x N个,这个结果是可以接受的并不会造成性能瓶颈. 这个TopN算法在map阶段将使用TreeMap来实现排序,以到达可伸缩的目的. 当然算法有两种,一种是唯一键,就是说key的类型是唯一的(是指在比较的实际阶段),比如本篇就是唯一键的TopN实现: 另一种就是非唯一键,比如key值可能会有A.B.C三种,然后分别对他们求TopN,当然,我们假设数据是混在一起的,非唯一键…