1. 设计思路 在MapReduce过程中自带有排序,可以使用这个默认的排序达到我们的目的. MapReduce 是按照key值进行排序的,我们在Map过程中将读入的数据转化成IntWritable类型,然后作为Map的key值输出. Reduce 阶段拿到的就是按照key值排序好的<key,value list>,将key值输出,并根据value list 中元素的个数决定key的输出次数. 2. 实现 2.1 程序代码 package sort; import java.io.IOExce

6.4.3 优化洗牌(shuffle)和排序阶段 洗牌和排序阶段都很耗费资源.洗牌需要在map和reduce任务之间传输数据,会导致过大的网络消耗.排序和合并操作的消耗也是很显著的.这一节将介绍一系列的技术来缓解洗牌和排序阶段的消耗. 技术46 规避使用reduce Reduce在用于连接数据集的时候将会产生大量的网络消耗. 问题 需要考虑在MapReduce规避reduce的使用. 方案 通过将MapReduce参数setNumReduceTasks设置为0来创建一个只有map的作业. 讨论

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

MapReduce的应用案例(利用MapReduce进行排序) MapReduce的应用案例(利用MapReduce进行排序) 思路: Reduce之后直接进行结果合并 具体样例: 程序名:Sort.java import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import o

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

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

最近做了一个小的mapreduce程序,主要目的是计算环比值最高的前5名,本来打算使用spark计算,可是本人目前spark还只是简单看了下,因此就先改用mapreduce计算了,今天和大家分享下这个例子,也算是对自己写的程序的总结了. 首先解释下环比,例如我们要算本周的环比,那么计算方式就是本周的数据和上周数字的差值除以上周数值就是环比了,如果是月的环比就是本月和上月数据的差值除以上月数字就是本月环比了.不过本mapreduce实例不会直接算出比值,只是简单求出不同时间段数值的差值,最终环比结

大数据实战(上) # MapReduce原理介绍 大纲: * Mapreduce介绍 * MapReduce2运行原理 * shuffle及排序    定义 * Mapreduce 最早是由google公司研究提出的一种免息nag大规模数据处理的并行计算模型和方法.是hadoop面向大数据并行处理的计算模型.框架和平台 * Mapreduce是一个计算框架,既然是做计算的框架,那么表现形式就是有个输入(input),mapreduce操作这个输入(input),通过本身定义好的计算模型,得到一个

第一部分:MapReduce工作原理 MapReduce 角色•Client :作业提交发起者.•JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业.•TaskTracker:保持JobTracker通信,在分配的数据片段上执行MapReduce任务.提交作业•在作业提交之前,需要对作业进行配置•程序代码,主要是自己书写的MapReduce程序.•输入输出路径•其他配置,如输出压缩等.•配置完成后,通过JobClinet来提交作业的初始化•客户端提交完成后,

1. MapReduce - 映射.化简编程模型 1.1 MapReduce 的概念 1.1.1 map 和 reduce 1.1.2 shufftle 和 排序 MapReduce 保证每个 reducer 的输入都已经按键排序. 1.1.3 MapReduce 类型和输入输出 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循以下形式: map: (K1, V1) ----> list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) ----> list (K3,

第一部分:MapReduce工作原理   MapReduce 角色•Client :作业提交发起者.•JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业.•TaskTracker:通过心跳heartbeat保持JobTracker通信,在分配的数据片段上执行MapReduce任务.提交作业•在作业提交之前,需要对作业进行配置•程序代码,主要是自己书写的MapReduce程序.•输入输出路径•其他配置,如输出压缩等.•配置完成后,通过JobClinet来提交作

原文链接http://www.aboutyun.com/thread-7091-1-1.html 1.思想起源: 我们在学习mapreduce,首先我们从思想上来认识.其实任何的奇思妙想,抽象的,好的想法.都来源于我们生活,而我们也更容易理解我们身边所发生事情.所以下面一篇便是从生活的角度,来让我们理解,什么是mapreduce.Hadoop简介(1):什么是Map/Reduce 2.设计思路 我们从思想上认识了mapreduce,那么mapreduce具体是什么,我们需要看得见,摸得着.我们该

外部排序: 一.定义问题 外部排序指的是大文件的排序,即待排序的记录存储在外存储器上,待排序的文件无法一次装入内存,需要在内存和外部存储器之间进行多次数据交换,以达到排序 整个文件的目的.外部排序最常用的算法是多路归并排序,即将原文件分解成多个能够一次性装入内存的部分,分别把每一部分调入内存完成排序.然后,对已经排 序的子文件进行多路归并排序. 二.处理过程 (1)按可用内存的大小,把外存上含有n个记录的文件分成若干个长度为L的子文件,把这些子文件依次读入内存,并利用有效的内部排序方法对它们进行

转载自http://www.aboutyun.com/thread-6723-1-1.html 有时候我们在用,但是却不知道为什么.就像苹果砸到我们头上,这或许已经是很自然的事情了,但是牛顿却发现了地球的万有引力.ok了,希望通过了解MapReduce,我们能够写出更好的MapReduce例子.第一部分:MapReduce工作原理<ignore_js_op> <ignore_js_op> MapReduce 角色•Client :作业提交发起者.•JobTracker: 初始化作业

在学习Hadoop,慢慢的从使用到原理,逐层的深入吧 第一部分:MapReduce工作原理   MapReduce 角色 •Client :作业提交发起者. •JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业. •TaskTracker:保持JobTracker通信,在分配的数据片段上执行MapReduce任务. 提交作业 •在作业提交之前,需要对作业进行配置 •程序代码,主要是自己书写的MapReduce程序. •输入输出路径 •其他配置,如输出压缩等.

概述 1.MapReduce 中,mapper 阶段处理的数据如何传递给 reducer 阶段,是 MapReduce 框架中 最关键的一个流程,这个流程就叫 Shuffle 2.Shuffle: 数据混洗 ——(核心机制:数据分区,排序,局部聚合,缓存,拉取,再合并 排序) 3.具体来说:就是将 MapTask 输出的处理结果数据,按照 Partitioner 组件制定的规则分发 给 ReduceTask,并在分发的过程中,对数据按 key 进行了分区和排序 MapReduce的Shuffle

<Hadoop权威指南>中的MapReduce工作机制和Shuffle: 框架 Hadoop2.x引入了一种新的执行机制MapRedcue 2.这种新的机制建议在Yarn的系统上,目前用于执行的框架可以通过mapreduce.framework.name属性进行设置,值“local“表示本地作业运行器,“classic”值是经典的MapReduce框架(也称MapReduce1,它使用一个jobtracker和多个tasktracker),yarn表示新的框架. MR工作运行机制 Hadoop

第一部分:重要的组件 Combiner •什么是Combiner •combine函数把一个map函数产生的<key,value>对(多个key, value)合并成一个新的<key2,value2>. 将新的<key2,value2>作为输入到reduce函数中,其格式与reduce函数相同. •这样可以有效的较少中间结果,减少网络传输负荷.   •什么情况下可以使用Combiner •可以对记录进行汇总统计的场景,如求和. •求平均数的场景就不可以使用了 Combi

前提准备: 1.hadoop安装运行正常.Hadoop安装配置请参考:Ubuntu下 Hadoop 1.2.1 配置安装 2.集成开发环境正常.集成开发环境配置请参考 :Ubuntu 搭建Hadoop源码阅读环境 MapReduce编程实例: MapReduce编程实例(一),详细介绍在集成环境中运行第一个MapReduce程序 WordCount及代码分析 MapReduce编程实例(二),计算学生平均成绩 MapReduce编程实例(三),数据去重 MapReduce编程实例(四),排序 M

前提准备: 1.hadoop安装运行正常.Hadoop安装配置请参考:Ubuntu下 Hadoop 1.2.1 配置安装 2.集成开发环境正常.集成开发环境配置请参考 :Ubuntu 搭建Hadoop源码阅读环境 MapReduce编程实例: MapReduce编程实例(一),详细介绍在集成环境中运行第一个MapReduce程序 WordCount及代码分析 MapReduce编程实例(二),计算学生平均成绩 MapReduce编程实例(三),数据去重 MapReduce编程实例(四),排序 M

  此篇是在零基础学习hadoop到上手工作线路指导(初级篇)的基础,一个继续总结.五一假期:在写点内容,也算是总结.上面我们会了基本的编程,我们需要对hadoop有一个更深的理解:hadoop分为hadoop1.X.hadoop2.X,并且还有hadoop生态系统.这里只能慢慢介绍了.一口也吃不成胖子. hadoop 1.x分为mapreduce与hdfs 其中mapreduce是很多人都需要迈过去的槛,它比较难以理解,我们有时候即使写出了mapreduce程序,但是还是摸不着头脑.我们不知道