Hadoop排序,从大的范围来说有两种排序,一种是按照key排序,一种是按照value排序.如果按照value排序,只需在map函数中将key和value对调,然后在reduce函数中在对调回去.从小范围来说排序又分成部分排序,全局排序,辅助排序(二次排序)等.本文介绍如何在Hadoop中实现全局排序.   全局排序,就是说在一个MapReduce程序产生的输出文件中,所有的结果都是按照某个策略进行排序的,例如降序还是升序.MapReduce只能保证一个分区内的数据是key有序的,一个分区对应一

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

一.背景 Hadoop中实现了用于全局排序的InputSampler类和TotalOrderPartitioner类,调用示例是org.apache.hadoop.examples.Sort. 但是当我们以Text文件作为输入时,结果并非按Text中的string列排序,而且输出结果是SequenceFile. 原因: 1) hadoop在处理Text文件时,key是行号LongWritable类型,InputSampler抽样的是key,TotalOrderPartitioner也是用key去

我们知道Mapreduce框架在feed数据给reducer之前会对map output key排序,这种排序机制保证了每一个reducer局部有序,hadoop 默认的partitioner是HashPartitioner,它依赖于output key的hashcode,使得相同key会去相同reducer,但是不保证全局有序,如果想要获得全局排序结果(比如获取top N, bottom N),就需要用到TotalOrderPartitioner了,它保证了相同key去相同reducer的同时

一.MR排序的分类 1.部分排序:MR会根据自己输出记录的KV对数据进行排序,保证输出到每一个文件内存都是经过排序的: 2.全局排序: 3.辅助排序:再第一次排序后经过分区再排序一次: 4.二次排序:经过一次排序后又根据业务逻辑再次进行排序. 二.MR排序的接口——WritableComparable 该接口继承了Hadoop的Writable接口和Java的Comparable接口,实现该接口要重写write.readFields.compareTo三个方法. 三.流量统计案例的排序与分区 /

a.txt.b.txt文件如下: a.txt hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop hadoop b.txt如下: java java java

Hadoop之WritableComprale 排序 Hadoop只对key进行排序 排序是 MapReduce 框架中最重要的操作之一.Map Task 和 Reduce Task 均会对数据(按照 key)进行排序. 该操作属于 Hadoop 的默认行为.任何应用程序中的数据均会被排序,而不管逻辑上是否需要. 默认排序是按照字典顺序排序,且实现该排序的方法是快速排序.对于 Map Task,它会将处理的结果暂时放到一个缓冲区 中,当缓冲区使用率达到一定阈值后,再对缓冲区中的数据进行一次排序,

思考 想到全局排序,是否第一想到的是,从map端收集数据,shuffle到reduce来,设置一个reduce,再对reduce中的数据排序,显然这样和单机器并没有什么区别,要知道mapreduce框架默认是对key来排序的,当然也可以将value放到key上面来达到对value排序,最后在reduce时候对调回去,另外排序是针对相同分区,即一个reduce来排序的,这样其实也不能充分运用到集群的并行,那么如何更优雅地实现全局排序呢? 摘要 hadoop中的排序分为部分排序,全局排序,辅助排序,

我想得到按流量来排序,而且还是倒序,怎么达到实现呢? 达到下面这种效果, 默认是根据key来排, 我想根据value里的某个排, 解决思路:将value里的某个,放到key里去,然后来排 下面,开始weekend110的hadoop的自定义排序实现 将FlowSortMapper.FlowSortReduce.FlowSortRunner.FlowSortBean,全放到一个SortMR里. V2我们不要,怎么写代码? 那么,我们想要实现由 达到下面这种效果, 也要修改FlowBean代码 多领

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

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

直接附代码,说明都在源码里了. package com.hadoop.totalsort; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.L

Mapreduce为了确保每个reducer的输入都按键排序.系统执行排序的过程-----将map的输出作为输入传给reducer 称为shuffle.学习shuffle是如何工作的有助于我们理解mapreduce工作机制.shuffle属于hadoop不断被优化和改进的代码库的一部分.从许多方面看,shuffle是mapreduce的“心脏”,是奇迹出现的地方. 下面这张图介绍了mapreduce里shuffle的工作原理: <ignore_js_op> 从图可以看出shuffle发生在ma

我们在使用hadoop streaming的时候默认streaming的map和reduce的separator不指定的话,map和reduce会根据它们默认的分隔符来进行排序 map.reduce:默认的分隔符是\t(读入数据) 得到的结果都是按第一个分隔符排序去重后的结果 假设我们的有这么一列数据:USER IP DIR 我们想得到某一个用户的某一个ip的一系列dir,那我们应该怎么办呢? 这里我们就会用到streaming map和reduce的separator来指定key来进行排序和去

先说一下mr的二次排序需求: 假如文件有两列分别为name.score,需求是先按照name排序,name相同按照score排序 数据如下: jx 20 gj 30 jx 10 gj 15 输出结果要求: gj 15 gj 30 jx 10 jx 20 我们常见的实现思路是: 1. 自定义类,重写compare()比较逻辑(先比较name,name相同比较score),这样可以保证无论map端,还是reduce端的排序规则是我们需求的 当然,就这道题来说可以使用组合key,name_score吗

二次排序,从字面上可以理解为在对key排序的基础上对key所对应的值value排序,也叫辅助排序.一般情况下,MapReduce框架只对key排序,而不对key所对应的值排序,因此value的排序经常是不固定的.但是我们经常会遇到同时对key和value排序的需求,例如Hadoop权威指南中的求一年的高高气温,key为年份,value为最高气温,年份按照降序排列,气温按照降序排列.还有水果电商网站经常会有按天统计水果销售排行榜的需求等等,这些都是需要对key和value同时进行排序.如下图所示:

本文发表于本人博客. 今天继续写练习题,上次对分区稍微理解了一下,那根据那个步骤分区.排序.分组.规约来的话,今天应该是要写个排序有关的例子了,那好现在就开始! 说到排序我们可以查看下hadoop源码里面的WordCount例子中对LongWritable类型定义,它实现抽象接口WritableComparable,代码如下: public interface WritableComparable<T> extends Writable, Comparable<T> { } pub

1.数据样本,w1.csv到w5.csv,每个文件数据样本2000条,第一列是年份从1990到2000随机,第二列数据从1-100随机,本例辅助排序目标是找出每年最大值,实际上结果每年最大就是100,但是这里通过mapreduce辅助排序方式来找. 1999,71 1994,57 1995,33 1993,44 1994,99 1994,83 1995,59 ... ... 2.核心概念: 1)分区,假设有海量的数据,为了增加并行度,按照hash算法将所有数据分区后,确保同一年的数据进入到同一个

在hadoop中处理复杂业务时,需要用到复合键,复合不同于单纯的继承Writable接口,而是继承了 WritableComparable<T>接口,而实际上,WritableComparable<T>接口继承了 Writable和Comparable<T>接口,如果只需要使用某一个类作为传值对象而不是作为key,继承Writable接口即可. 上源码: public interface WritableComparable<T> extends Writa

import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.P