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

原文地址:http://blog.csdn.net/u013074465/article/details/46956295 现在有n个无重复的正整数(n 小于10的7次方),如果内存限制在1.5M以内,要求对着n个数进行排序.[编程珠玑第一章题目] 很显然,10的7次方个整数占用的空间为10 ^ 7 * 4字节,大约等于40M,而内存限制为1.5M,因此,无法将所有数字加载到内存,所以快速排序.堆排序等高效的排序算法就没法使用.这里可以使用bitmap方式,用1bit表示一个整数,那么,10^7

做个实验,想了解SQLite3索引对整数排序的性能影响. 用这个测试表,考查绿色那列: id name date 自增型主键 字符串型,随机生成 整数型 随机生成,范围0到54354354 1 bMzLiLzx2fBLUfBfFj29 43232244 2 ofFzjPmQ5Pj82mHLm7yI 18243324 3 ... ... 分别测试以下两种情况: date列有索引 date列无索引 各插入100万条随机数据,然后执行10次这条SQL查询语句: SELECT * FROM test_t

排序在很多业务场景都要用到,今天本文介绍如何借助于自定义Partition类实现hadoop部分排序.本文还是使用java和python实现排序代码. 1.部分排序. 部分排序就是在每个文件中都是有序的,和其他文件没有关系,其实很多业务场景就需要到部分排序,而不需要全局排序.例如,有个水果电商网站,要对每个月的水果的销量进行排序,我们可以把reduce进程之后的文件分成12份,对应1到12月份.每个文件按照水果的销量从高到底排序,1月份的排序和其他月份的排序没有任何关系. 原始数据如下,有三个字

题目内容: 10个整数排序(别忘了负数) 例如 input 1 0 2 0 3 4 1 9 8 7 output 0 0 1 1 2 3 4 7 8 9 编码: void sort(int *a); int main() { int i,count=0,a[10]; for(i=0; i<10; ++i){ scanf("%d",&a[i]); if(a[i]>=0) count++; } sort(a); return 0; } void sort(int *a)

2427: C语言习题 整数排序 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 391  解决: 282 题目描述 用指向指针的指针的方法对n个整数排序并输出.要求将排序单独写成一个函数.整数和n在主函数中输入.最后在主函数中输出. 输入 n和n个整数 输出 排序后的整数 样例输入 5 4 3 2 1 5 样例输出 1 2 3 4 5 提示  主函数已给定如下,提交时不需要包含下述主函数 /* C代码 */ int main() {     void sort(int **,int

题目1190:大整数排序 时间限制:1 秒 内存限制:32 兆 特殊判题:否 提交:4142 解决:1867 题目描述: 对N个长度最长可达到1000的数进行排序. 输入: 输入第一行为一个整数N,(1<=N<=100).接下来的N行每行有一个数,数的长度范围为1<=len<=1000.每个数都是一个正数,并且保证不包含前缀零. 输出: 可能有多组测试数据,对于每组数据,将给出的N个数从小到大进行排序,输出排序后的结果,每个数占一行. 样例输入: 3 111111111111111

[九度OJ]题目1190:大整数排序 解题报告 标签(空格分隔): 九度OJ 原题地址:http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1190 题目描述: 对N个长度最长可达到1000的数进行排序. 输入: 输入第一行为一个整数N,(1<=N<=100). 接下来的N行每行有一个数,数的长度范围为1<=len<=1000. 每个数都是一个正数,并且保证不包含前缀零. 输出: 可能有多组测试数据,对于每组数据,将给出的N个数从小到大进行排序,输出排序后的结果

前言: 一直不会用java,都是streaming的方式用C或者python写mapper或者reducer的可执行程序.但是有些情况,如全排序等等用streaming的方式往往不好处理,于是乎用原生语言来写map-reduce; 开发环境eclipse,windows,把hadoop相关的jar附加到程序中,打包后放回linux虚机执行: 输入数据 1 haha    10  2 haha    9  3 haha    100  4 haha    1  5 haha    1  6 hah

题目:给一组整数,按照升序排序,使用选择排序,冒泡排序,插入排序或者任何 O(n2) 的排序算法. 1.冒泡:从头开始,比较相邻的两个元素,大的放在后面.一轮结束之后,最大的数沉底,不参与下一轮比较.重复 直至待排序的元素个数为1. class Solution { public: /*** @param A an integer array @return void*/ void sortIntegers(vector<int>& A) { if(A.size()!=0)//一定要进

我一直觉得排序算法挺重要的,但是却没有深入的去理解它: 没有深入理解就无法用代码将它实现: 在腾讯的在线模拟考试中就有一题问到冒泡排序: 我几乎是傻眼了!我知道这样的问题是最基础的: 无论过去怎样现在要全面深入的理解所有排序算法: 让我们从最简单的冒泡开始吧! Problem 你想要将(4,3,5,1,2)排序成(1,2,3,4,5) 你决定使用最简单的冒泡排序: Solution 首先,假定你知道C语言的基本语法. vim bubble_sort.c 打开编辑器后,你不要着急写代码: 想想自己

题目 给一组整数,按照升序排序.使用归并排序,快速排序,堆排序或者任何其他 O(n log n) 的排序算法. 解题 归并排序 public class Solution { /** * @param A an integer array * @return void */ public void sortIntegers2(int[] A) { // Write your code here if(A==null || A.length <=1) return; int low = 0; in

http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/sort-integers-ii/ 题目 给一组整数,按照升序排序.使用归并排序,快速排序,堆排序或者任何其他 O(n log n) 的排序算法. 样例 给出 [3, 2, 1, 4, 5], 排序后的结果为 [1, 2, 3, 4, 5]. 快速排序思路 每次拿第一个值开始从左到右进行比较,如果比第一个值小,中值得指针加1,与此同时如果中值指针不等于当前循环指针的话进行交换,保持比第一个值小的数是连续的,循环结束后将第

1.概述 1TB排序通常用于衡量分布式数据处理框架的数据处理能力.Terasort是Hadoop中的的一个排序作业.那么Terasort在Hadoop中是怎样实现的呢?本文主要从算法设计角度分析Terasort作业. 2.算法思想 实 际上,当我们要把传统的串行排序算法设计成并行的排序算法时,通常会想到分而治之的策略,即:把要排序的数据划成M个数据块(可以用Hash的方法做 到),然后每个map task对一个数据块进行局部排序,之后,一个reduce task对所有数据进行全排序.这种设计思路

编写hadoop任务经常需要用到partition和排序.这里记录一下几个参数. 1. 概念 Partition:分桶过程,用户输出的key经过partition分发到不同的reduce里,因而partitioner就是分桶器,一般用平台默认的hash分桶也可以自己指定.Key:是需要排序的字段,相同分桶&&相同key的行排序到一起. 2. 参数设置 在streaming模式默认中, hadoop会把map输出的一行中遇到的第一个设定的字段分隔符前面的部分作为key,后面的作为value,

参考http://blog.csdn.net/baidu_zhongce/article/details/49210787 hadoop用于对key的排序和分桶的设置选项比较多,在公司中主要以KeyFieldBasePartitioner和KeyFieldBaseComparator被hadoop用户广泛使用. 基本概念: partition:分桶过程,用户输出的key经过partition分发到不同的reduce里,因而partitioner就是分桶器,一般使用平台默认的hash分桶,也可以用

时间限制:1 秒 内存限制:32 兆 特殊判题:否 提交:3219 解决:1467 题目描述: 对N个长度最长可达到1000的数进行排序. 输入: 输入第一行为一个整数N,(1<=N<=100). 接下来的N行每行有一个数,数的长度范围为1<=len<=1000. 每个数都是一个正数,并且保证不包含前缀零. 输出: 可能有多组测试数据,对于每组数据,将给出的N个数从小到大进行排序,输出排序后的结果,每个数占一行. 样例输入: 3 11111111111111111111111111

 时间限制: 3 s  空间限制: 16000 KB  题目等级 : 黄金 Gold 题目描述 Description !!!CodeVS开发者有话说: codevs自从换了评测机,新评测机的内存计算机制发生变化 计算内存的时候会包括栈空间 swap空间 这题的2M是单指内存空间... 十分十分抱歉 抱歉 !!! 现在有一大批(总数不超过10000000个)1到10之间的整数,现在请你从小到大进行排序输出. (测试数据将超过11MB.) 输入描述 Input Description 第一行表示将

MapReduce的排序是默认按照Key排序的,也就是说输出的时候,key会按照大小或字典顺序来输出,比如一个简单的wordcount,出现的结果也会是左侧的字母按照字典顺序排列.下面我们主要聊聊面试中比较常见的全排序和二次排序 一.全排序 全排序的方法一般有以下几种: 1.使用一个分区. 但是该方法在处理大型文件的时候效率极低,因为一台机器必须处理所有的输出文件,从而丧失了mapreduce提供的并行架构的优势.这个比较简单,只要在APP中设置分区数量为1就可以了. 2.自定义分区函数,自行设

Given an integer array, sort it in ascending order. Use quick sort, merge sort, heap sort or any O(nlogn) algorithm.   Example Given [3, 2, 1, 4, 5], return [1, 2, 3, 4, 5]. 快速排序是排序算法中比较重要一种,也是经常容易考的一种排序算法,务必要掌握好.快排的优点是其平均时间复杂度为O(nlgn),这样在给大数据集排序的时候,

Given an integer array, sort it in ascending order. Use selection sort, bubble sort, insertion sort or any O(n2) algorithm.   Example Given [3, 2, 1, 4, 5], return [1, 2, 3, 4, 5]. 这道题让我们实现最基本的几个O(n2)的排序算法,选择排序,冒泡排序和插入排序,都是最基本的排序算法.我们一个一个来看,首先来看冒泡排序,