在Hadoop中实现全排序有如下三种方法: 1. 只使用一个reducer 2. 自定义partitioner 3. 使用TotalOrderPartitioner 其中第一种方法显然违背了mapreduce分布式编程的初衷,在数据量大的情况下并不适用.第二种方法的问题在于开发人员需要预先知道输入数据集的取值分布,不然无法保证每一个reducer的负载均衡.这里我们简单介绍下第三种方法. package SortTest; import java.io.IOException; import o…

写mapreduce程序时,如果reduce个数>1,想要实现全排序需要控制好map的输出,详见Hadoop简单实现全排序. 现在学了hive,写sql大家都很熟悉,如果一个order by解决了全排序还用那么麻烦写mapreduce函数吗? 事实上,hive使用order by会默认设置reduce的个数=1,既然reducer的个数都是1了,结果自然全排序! 这也违背了充分利用分布式计算进行海量数据排序的初衷,效率低下. 那么hive又提供了一个可供选择的方式:sort by 它会保证每个r…

按数值排序 示例:按气温字段对天气数据集排序问题:不能将气温视为Text对象并以字典顺序排序正统做法:用顺序文件存储数据,其IntWritable键代表气温,其Text值就是数据行常用简单做法:首先,增加偏移量以消除所有负数:其次,在数字面前加0,使所有数字的长度相等:最后,用字典法排序.streaming的做法:-D mapred.text.key.comparator.options="-k1n -k2nr" 第一个year字段按数值顺序排序,第二个temp字段按数值顺序方向排序…

目录 一.关于Reducer全排序 1.1. 什么叫全排序 1.2. 分区的标准是什么 二.全排序的三种方式 2.1. 一个Reducer 2.2. 自定义分区函数 2.3. 采样 一.关于Reducer全排序 1.1.什么叫全排序? 在所有的分区(Reducer)中,KEY都是有序的: 正确举例:如Reducer分区1中的key是1.3.4,分区2中的key是5.8.9 错误举例:如Reducer分区1中的key是1.3..7.9 1.2.数据分区的标准是什么? 默认的分区方式是根据mappe…

MapReduce全排序的方法1: 每个map任务对自己的输入数据进行排序,但是无法做到全局排序,需要将数据传递到reduce,然后通过reduce进行一次总的排序,但是这样做的要求是只能有一个reduce任务来完成. 并行程度不高,无法发挥分布式计算的特点. MapReduce全排序的方法2: 针对方法1的问题,现在介绍方法2来进行改进: 使用多个partition对map的结果进行分区,且分区后的结果是有区间的,将多个分区结果拼接起来,就是一个连续的全局排序文件. Hadoop自带的Part…

本篇博客是金子在学习hadoop过程中的笔记的整理,不论看别人写的怎么好,还是自己边学边做笔记最好了. 1:shuffle阶段的排序(部分排序) shuffle阶段的排序可以理解成两部分,一个是对spill进行分区时,由于一个 分区包含多个key值,所以要对分区内的<key,value>按照key进行排序,即key值相同的一 串<key,value>存放在一起,这样一个partition内按照key值整体有序了. 第二部分并不是排序,而是进行merge,merge有两次,一次是ma…

Hadoop基础-MapReduce的排序 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.MapReduce的排序分类 1>.部分排序 部分排序是对单个分区进行排序,举个简单的例子,第一个分区中的数据为1,3,5:而第二个分区为2,4,这两个分区的值看起来是没有连续性的,但是每个分区中的数据又是排序的!下面是我画的一个草图: 2>.全排序 全排序是对所有分区中的数据均排序,比如第一个分区的值为1,2,3,而第二个分区为4,5 很显然2个分区是经过排序的,可以明显的看清楚…

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…

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…

写mapreduce程序时,如果reduce个数>1,想要实现全排序需要控制好map的输出 现在学了Hive,写sql大家都很熟悉,如果一个order by解决了全排序还用那么麻烦写mapreduce函数吗? 事实上,hive使用order by会默认设置reduce的个数=1,既然reducer的个数都是1了,结果自然全排序! 这也违背了充分利用分布式计算进行海量数据排序的初衷,效率低下. 那么hive又提供了一个可供选择的方式:sort by 它会保证每个reducer的输出文件是有序的(其…