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

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

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,

转载:http://blog.tianya.cn/m/post.jsp?postId=53271442 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 -reduce 2.Mapreduce中Partiti

自定义GroupingComparator求取topN GroupingComparator是mapreduce当中reduce端的一个功能组件,主要的作用是决定哪些数据作为一组,调用一次reduce的逻辑,默认是每个不同的key,作为多个不同的组,每个组调用一次reduce逻辑,我们可以自定义GroupingComparator实现不同的key作为同一个组,调用一次reduce逻辑 3.1 需求 有如下订单数据 订单id 商品id 成交金额 Order_0000001 Pdt_01 222.8

数据分布 1.MySQL Cluster自动分区数据表(也可能使用用户自定义分区),将数据分布到分区中: 2.一个数据表被划分到多个Data Node分区中,数据在分区中被”striped”: 3.主键的 hashing 决定哪个分区拥有数据(自动分布): 4.对主键的一部分进行hashing也是可能的(适合sharding和数据局部性): 分区和数据分布 1.如果有两个数据节点(DATA NODE 1和DATA NODE 2),每个数据表都被分到两个分区中. 2.subid是主键,对主键sub

[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

Comparator比较器 简介 为什么写? comparator 是javase中的接口,位于java.util包下,该接口抽象度极高,有必要掌握该接口的使用 大多数文章告诉大家comparator是用来排序,但我想说排序是comparator能实现的功能之一,他不仅限于排序 接口功能 Comparator接口代表一个比较器,比较器具有可比性!平时我们大多数都是使用改接口(Comparator)实现对集合,排序.这是 因为JAVASE数组工具类和集合工具类中提供的sort方法sort就是使用C

在进行对象数组排序的过程中需要使用到比较器,比较器有两个:Comparable和Comparator ①.java.lang.Comparable:是在类定义是时候默认实现好的接口,里面提供有一个compareTo()方法用于大小比较 java规定:假如a和b是实现Comparable接口类创建的两个对象, 当a.compareTo(b)<0时,称a小于b; a.compareTo(b)>0时,称a大于b; a.compareTo(b)==0时,称a等于b. ②.java.util.Compa

(1)   函数:  over()的作用及用法:    -- 分区(分组)求和. sum() over( partition by column1 order by column2 )主要用来对某个字段值进行逐步累加,连续求和; 排名函数:RANK ( ) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause ) --DENSE_RANK ( ) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause )可实现按指

收集器用法详解: 在上次已经系统的阅读了Collector收集器的Javadoc对它已经有一个比较详细的认知了,但是!!!它毕境是只是一个接口,要使用的话还得用它的实现类,所以在Java8中有它进行了实现,而且也只有唯一的一个实现,其实现类名叫:CollectorImpl,它在咱们已经使用过N次的Collectors类中,如下: 其把它的完整代码贴出来,如下: /** * Simple implementation class for {@code Collector}. * * @param

Stream应用: 继续举例来操练Stream,对于下面这两个集合: 需求是:将这两个集合组合起来,形成对各自人员打招呼的结果,输出的结果如: "Hi zhangsan"."Hi lisi"."Hi wangwu"."Hi zhangliu"; "Hello zhangsan"."Hello lisi"."Hello wangwu"."Hello zhang

1.1.1         reduce端连接-分区分组聚合 reduce端连接则是利用了reduce的分区功能将stationid相同的分到同一个分区,在利用reduce的分组聚合功能,将同一个stationid的气象站数据和温度记录数据分为一组,reduce函数读取分组后的第一个记录(就是气象站的名称)与其他记录组合后输出,实现连接.例如连接下面气象站数据集和温度记录数据集.先用几条数据做分析说明,实际肯定不只这点数据. 气象站数据集,气象站id和名称数据表 StationId Statio

"顺序"在任何一个领域里都是非常重要的一个概念,程序也不例外.不同的执行顺序,能对你的执行结果产生直接影响. 既然涉及到顺序,那就要求排序.所以本文讨论的就是排序中使用到的比较器Comparable和Comparator. Comparable和Comparator都是java.包下的两个接口,从字面上看这两个接口都是用来做比较用的,但是jdk里面不可能定义两个功能相同的接口,所以他们肯定有不同的用处. JDK中的Comparable和 Comparator Comparable和Co

1.数组操作类: Arrays        2.两种比较器的使用: Comparable Comparator        3.实现二叉树算法            content (内容)        1.数组操作类: Arrays            Arrays 类一早就开始使用了.最早使用的是它的排序操作,但是现在打开 Arrays 观察一下有那些方法                二分查找法: public static int binarySearch(数据类型[] a,数据

一.写在之前的 1.1 回顾Map阶段四大步骤 首先,我们回顾一下在MapReduce中,排序和分组在哪里被执行: 从上图中可以清楚地看出,在Step1.4也就是第四步中,需要对不同分区中的数据进行排序和分组,默认情况下,是按照key进行排序和分组. 1.2 实验场景数据文件 在一些特定的数据文件中,不一定都是类似于WordCount单次统计这种规范的数据,比如下面这类数据,它虽然只有两列,但是却有一定的实践意义. 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 (1)如果按照第一列升序排列,当

本节所用到的数据下载地址为:http://pan.baidu.com/s/1bnfELmZ MapReduce的排序分组任务与要求 我们知道排序分组是MapReduce中Mapper端的第四步,其中分组排序都是基于Key的,我们可以通过下面这几个例子来体现出来.其中的数据和任务如下图1.1,1.2所示. #首先按照第一列升序排列,当第一列相同时,第二列升序排列 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 ------------------- #结果 1 1 2 1 2 2 3 1 3 2

指对Reduce阶段的数据根据某一个或几个字段进行分组. 案例 需求 有如下订单数据 现在需要找出每一个订单中最贵的商品,如图 需求分析 利用"订单id和成交金额"作为key,可以将Map阶段读取到的所有订单数据先按照订单id(升降序都可以),再按照acount(降序)排序,发送到Reduce. 在Reduce端利用groupingComparator将订单id相同的kv聚合成组,然后取第一个成交金额即是最大值(若有多个成交金额并排第一,则都输出). Mapper阶段主要做三件事: k

原文:深入浅出SQL Server 2008 分区函数和分区表 当我们数据量比较大的时候,我们需要将大型表拆分为多个较小的表,则只访问部门数据的查询就可以更快的运行,基本原理就是,因为要扫描的数据变的更小.维护任务(例如,重新生成索引或备份表)也可以更快的运行. 我们可以再不通过将表物理放置在多个磁盘驱动器上来拆分表的情况下获取分区.如果将某个表放置在一个物理驱动器上,将相关表放置在另一个驱动器上,则可以提高查询性能,因为当运行涉及表间连接的查询时,多个磁盘头同时读取数据.可以使用SQL Ser

hive -- 分区,分桶(创建,修改,删除) 分区: 静态创建分区: 1. 数据: john doe 10000.0 mary smith 8000.0 todd jones 7000.0 boss man 20000.0 freed finance 15000.0 stacy saber 4000.0 建表+添加一个数据 create table if not exists employees( name string, money float) row format delimited f