sortBy函数源码:接收三个参数,第一个参数必须,第二个和第三个参数非必要 def sortBy[K]( f: (T) => K, ascending: Boolean = true, numPartitions: Int = this.partitions.length) (implicit ord: Ordering[K], ctag: ClassTag[K]): RDD[T] = withScope { this.keyBy[K](f) .sortByKey(ascending, num

//统计单词top10def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("tst").setMaster("local[3]") val sc = new SparkContext(conf) //wc val res = sc.textFile("D:\\test\\spark\\urlCount").flatMap(_.split(&qu

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

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.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

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,

零.序(注意本部分与标题无太大关系,可直接调至第一部分) 既然没用为啥会有序?原因不想再开一篇文章,来抒发点什么感想或者计划了,就在这里写点好了: 前些日子买了几本书,打算学习和研究大数据方面的知识,一直因为实习.考试.毕业设计等问题搞得没有时间,现在进入了寒假,可以安心的学点有用的知识了. 这篇博客里的算法部分的内容来自<数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧>一书,不过书中的代码虽然思路正确,但是代码不完整,并且只有java部分的编程,我在它的基础上又加入scala部分,当然是在

通过scala实现二次排序 package _core.SortAndTopN import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Author Mr. Guo * Create 2018/9/29 - 22:00 */ class SecondarySort(val first: Int, val second: Int) extends Ordered[SecondarySort] with Serializable { overr

一.代码实现 package big.data.analyse.scala.secondsort import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** 二次排序 * Created by zhen on 2019/5/29. */ class SecondSortByKey(val first:Int,val second:Int) extends Ordered[SecondSo

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

不分发数据,使用单个reducer ; select * from dw.dw_app where dt>='2016-09-01' and dt <='2016-09-18' order by stime limit ; 包多一层,是用order by select t.* from ( select * from dw.dw_app where dt>='2016-09-01' and dt <='2016-09-18' and app_id=' and msgtype = '

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

本文主要介绍Spark的一些基本算子,PySpark及Spark SQL 的使用方法. 虽然我从2014年就开始接触Spark,但几年来一直没有真正地学以致用,时间一久便忘了如何使用,直到在工作中用到才再次捡起来.遂再整理一番,留作备忘. Apache Spark - Unified Engine for large-scale data analytics 支持的语言有:Python, SQL, Scala, Java, R. 因为Spark采用Scala开发,因此Scala接口是原生的.全面

关于Ext的排序问题,一般涉及到两种方式. A.一种是默认的客户端排序机制,对当前页进行排序.sortable 这种排序模式不用多说,是人都会: 1.可以在Ext.grid.ColumnModel列模式中,设置sortable:false,此列为可排序. var cm = new Ext.grid.ColumnModel([//定义列显示模式          {id: "name",header: "部门名称",dataIndex: 'name',width: 5

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#using-the-shell Overview(概述) 在较高的层次上,每个Spark应用程序都包含一个驱动程序,该程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作. Spark提供的主要抽象是弹性分布式数据集(RDD),它是跨群集节点分区的元素集合,可以并行操作. RDD是通过从Hadoop文件系统(或任何其他Hadoop支持的文件系统)中的文件或驱动程序中的现有Sc

Spark编程指南V1.4.0 ·        简单介绍 ·        接入Spark ·        Spark初始化 ·        使用Shell ·        在集群上部署代码 ·        弹性分布式数据集 ·        并行集合(Parallelized Collections) ·        其它数据集 ·        RDD的操作 ·        基础操作 ·        向Spark传递函数 ·        处理键值对 ·        转换

转载必须注明出处:梁杰帆 在这里要先感谢原作者们!如果各位在这里发现了错误之处,请大家提出 1.Initializing Spark     Spark程序必须做的第一件事就是创建一个SparkContext对象,它告诉Spark如何访问集群.要创建SparkContext,首先需要构建一个SparkConf对象,该对象包含关于应用程序的信息.     val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)     val