ZKe ----------------- 在MapReduce框架中,Mapper的输出在Shuffle阶段,根据Key值分组之后,还将会根据Key值进行排序,因此Reducer的输出我们看到的结果是按Key有序的. 同样我们可以让它按Value有序.通过job.setSortComparatorClass(IntWritableComparator.class);即可(这里的排序规则和类型通过自己定义) 实体类不仅需要实现Comparable接口,同样还要重写readFiles方法和writ

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

python的内建排序函数有 sort.sorted两个. 1.基础的序列升序排序直接调用sorted()方法即可 ls = list([5, 2, 3, 1, 4]) new_ls = sorted(ls)或者使用ls.sort()即可,直接将ls改变 print(new_ls) 需要注意:sort()方法仅定义在list中,而sorted()方法对所有的可迭代序列都有效 并且针对任何的可迭代序列,sorted()都是返回一个list, print(sorted({8: 'D', 2: 'B'

当我们从数据库中获取一写数据后,一般对于列表的排序是经常会遇到的问题,今天总结一下python对于列表list排序的常用方法: 第一种:内建函数sort() 这个应该是我们使用最多的也是最简单的排序函数了,可以直接对列表进行排序 用法: list.sort(func=None, key=None, reverse=False(or True)) 对于reverse这个bool类型参数,当reverse=False时:为正向排序:当reverse=True时:为方向排序.当然默认为False. 执

在数据结构那一块,搜索有顺序查找/二分查找/hash查找,而排序有冒泡排序/选择排序/插入排序/归并排序/快速排序.如果遇到数据量和数组排列方式不同,基于时间复杂度的考虑,可能需要用到混合算法.如果用C语言自己写,是一个很头疼且门槛很高的过程,python却用很简单的方式,让这类算法人人可用. 排序的话,python采用了一个sort函数,这个函数用的是一个适应性强的.稳定的.自然的归并算法,名为timsort.而查找,用字典,时间复杂度可以降低到O(1),而字典的实现方式,则是利用了hash函

本文给出一个实现MapReduce二次排序的例子 package SortTest; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.*; public class SortComparable implements WritableComparable<SortComparable> { private Integer fi

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

Python字典按值排序的方法: 法1: (默认升序排序,加  reverse = True 指定为降序排序) # sorted的结果是一个list dic1SortList = sorted( dic1.items(),key = lambda x:x[1],reverse = True) 法2: import operator sorted_x = sorted(d.items(),key = operator.itemgetter(1)) 法3:包含字典dict的列表list的排序方法与d

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # 选择排序 # 时间复杂度O(n^2) def selection_sort(array): length = len(array) for m in range(length): k = 0 for i in range(1, length - m): if array[i] > array[k]: k = i array[length - 1 - m], array[k] = array[k], a

Python实现多属性排序 多属性排序:假如某对象有n个属性,那么先按某规则对属性a进行排序,在属性a相等的情况下再按某规则对属性b进行排序,以此类推. 现有对象Student: class Student: def __init__(self, name, math, history, chinese): self.name = name self.math = math self.history = history self.chinese = chinese 多属性排序: studentL

设计思路: 使用mapreduce的默认排序,按照key值进行排序的,如果key为封装int的IntWritable类型,那么MapReduce按照数字大小对key排序,如果key为封装为String的Text类型,那么MapReduce按照字典顺序对字符串排序. 首先map阶段将输入的数字作为key,  并记录相同key出现的次数,在reduce阶段将输入的key作为输出的value,如果相同值存在多个,循环便利输出. 源数据:file1 2 32 654 32 15 756 65223 fi

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

接上篇https://www.cnblogs.com/sengzhao666/p/11850849.html 2.数据处理: ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 (id) ·按照地市统计最受欢迎的Top10课程 (ip) ·按照流量统计最受欢迎的Top10课程 (traffic) 分两步: 统计:排序 初始文件部分样例: 1.192.25.84 2016-11-10-00:01:14 10 54 video 5551 1.194.144.222 2016-11-10-00:01:20

Python中对列表排序实例 发布时间:2015-01-04 09:01:50 投稿:junjie 这篇文章主要介绍了Python中对列表排序实例,本文给出了9个List的排序实例,需要的朋友可以参考下 很多时候,我们需要对List进行排序,Python提供了两个方法,对给定的List L进行排序: 方法1.用List的成员函数sort进行排序 方法2.用built-in函数sorted进行排序(从2.4开始) 这两种方法使用起来差不多,以第一种为例进行讲解: 从Python2.4开始,sort

Python实现的选择排序算法原理与用法实例分析 这篇文章主要介绍了Python实现的选择排序算法,简单描述了选择排序的原理,并结合实例形式分析了Python实现与应用选择排序的具体操作技巧,需要的朋友可以参考下 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法.它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完. 比如在一个长度为N的无序数组中,在第一趟遍历N个数据,找出其中最小的数值与第一个元素交换,第二趟

一:使用python对ip地址排序所用代码示例一: import socket iplist = ['10.5.11.1','192.168.1.33','10.5.2.4','10.5.1.3','10.5.11.13','10.5.11.12','10.5.1.1','10.5.1.2','10.5.1.11','10.5.1.13'] print(sorted(iplist,key=socket.inet_aton)) for i in sorted(iplist,key=socket.i

当我们从数据库中获取一写数据后,一般对于列表的排序是经常会遇到的问题,今天总结一下python对于列表list排序的常用方法: 第一种:内建方法sort() 可以直接对列表进行排序 用法: list.sort(func=None, key=None, reverse=False(or True)) 对于reverse这个bool类型参数,当reverse=False时:为正向排序:当reverse=True时:为方向排序.默认为False. 执行完后会改变原来的list,如果你不需要原来的lis

写在前面 排序是查找是算法中最重要的两个概念,我们大多数情况下都在进行查找和排序.科学家们穷尽努力,想使得排序和查找能够更加快速.本篇文章用Python实现十大排序算法. 干货儿 排序算法从不同维度可以分为好多类别,从其排序思想(排序思想一般决定了其时间复杂度的量级)来看,主要可以分为四类: 双层循环比较排序:平方级排序 分治策略比较排序:对数级排序 另辟蹊径的非比较方式排序:线性级排序 笑死人不偿命的其它排序:有着天马行空的时间复杂度,难以描述. 平方级排序 冒泡排序 从数组的第一个元素开始,

在Python开发中,我们会经常使用到排序法,排序的最简单的方法是用sort(list)函数,它接受一个列表并返回与有序的元素一个新的列表. 原始列表不被改变. a = [5, 1, 4, 3]   print sorted(a) ## [1, 3, 4, 5]   print a ## [5, 1, 4, 3] 这是最常见的传递一个列表到sort()函数,但实际上它可以作为输入任何类型的可迭代的集合. 旧list.sort()方法是下面详述的替代方案. sort()函数似乎更容易使用比排序()

我们知道Python的内置dictionary数据类型是无序的,通过key来获取对应的value.可是有时我们需要对dictionary中 的item进行排序输出,可能根据key,也可能根据value来排.到底有多少种方法可以实现对dictionary的内容进行排序输出呢?下面摘取了 一些精彩的解决办法. #最简单的方法,这个是按照key值排序: def sortedDictValues1(adict): items = adict.items() items.sort() return [va

默认情况下,Map 输出的结果会对 Key 进行默认的排序,但是有时候需要对 Key 排序的同时再对 Value 进行排序,这时候就要用到二次排序了.下面让我们来介绍一下什么是二次排序. 二次排序原理         我们把二次排序主要分为以下几个阶段. Map 起始阶段         在Map阶段,使用 job.setInputFormatClass() 定义的 InputFormat ,将输入的数据集分割成小数据块 split,同时 InputFormat 提供一个 RecordReade