目录 一.关于Reducer全排序 1.1. 什么叫全排序 1.2. 分区的标准是什么 二.全排序的三种方式 2.1. 一个Reducer 2.2. 自定义分区函数 2.3. 采样 一.关于Reducer全排序 1.1.什么叫全排序? 在所有的分区(Reducer)中,KEY都是有序的: 正确举例:如Reducer分区1中的key是1.3.4,分区2中的key是5.8.9 错误举例:如Reducer分区1中的key是1.3..7.9 1.2.数据分区的标准是什么? 默认的分区方式是根据mappe…

在Hadoop中实现全排序有如下三种方法: 1. 只使用一个reducer 2. 自定义partitioner 3. 使用TotalOrderPartitioner 其中第一种方法显然违背了mapreduce分布式编程的初衷,在数据量大的情况下并不适用.第二种方法的问题在于开发人员需要预先知道输入数据集的取值分布,不然无法保证每一个reducer的负载均衡.这里我们简单介绍下第三种方法. package SortTest; import java.io.IOException; import o…

按数值排序 示例:按气温字段对天气数据集排序问题:不能将气温视为Text对象并以字典顺序排序正统做法:用顺序文件存储数据,其IntWritable键代表气温,其Text值就是数据行常用简单做法:首先,增加偏移量以消除所有负数:其次,在数字面前加0,使所有数字的长度相等:最后,用字典法排序.streaming的做法:-D mapred.text.key.comparator.options="-k1n -k2nr" 第一个year字段按数值顺序排序,第二个temp字段按数值顺序方向排序…

MapReduce全排序的方法1: 每个map任务对自己的输入数据进行排序,但是无法做到全局排序,需要将数据传递到reduce,然后通过reduce进行一次总的排序,但是这样做的要求是只能有一个reduce任务来完成. 并行程度不高,无法发挥分布式计算的特点. MapReduce全排序的方法2: 针对方法1的问题,现在介绍方法2来进行改进: 使用多个partition对map的结果进行分区,且分区后的结果是有区间的,将多个分区结果拼接起来,就是一个连续的全局排序文件. Hadoop自带的Part…

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…

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,…

写mapreduce程序时,如果reduce个数>1,想要实现全排序需要控制好map的输出,详见Hadoop简单实现全排序. 现在学了hive,写sql大家都很熟悉,如果一个order by解决了全排序还用那么麻烦写mapreduce函数吗? 事实上,hive使用order by会默认设置reduce的个数=1,既然reducer的个数都是1了,结果自然全排序! 这也违背了充分利用分布式计算进行海量数据排序的初衷,效率低下. 那么hive又提供了一个可供选择的方式:sort by 它会保证每个r…

MapReduce的全排序 主要是为了保证分区排序,即第一个分区的最后一个Key值小于第二个分区的第一个Key值 与普通的排序仅仅多一个自定义分区类MyPartitioner见自己所写的实验 (设置一个reducer任务也行,但是并行度不高) MapReduce的辅助排序 https://www.cnblogs.com/asker009/p/10412970.html https://blog.csdn.net/eyeofeagle/article/details/82826747 MapRed…

写mapreduce程序时,如果reduce个数>1,想要实现全排序需要控制好map的输出 现在学了Hive,写sql大家都很熟悉,如果一个order by解决了全排序还用那么麻烦写mapreduce函数吗? 事实上,hive使用order by会默认设置reduce的个数=1,既然reducer的个数都是1了,结果自然全排序! 这也违背了充分利用分布式计算进行海量数据排序的初衷,效率低下. 那么hive又提供了一个可供选择的方式:sort by 它会保证每个reducer的输出文件是有序的(其…

排列:从n个元素中任取m个元素,并按照一定的顺序进行排列,称为排列: 全排列:当n==m时,称为全排列: 比如:集合{ 1,2,3}的全排列为: { 1 2 3} { 1 3 2 } { 2 1 3 } { 2 3 1 } { 3 2 1 } { 3 1 2 } 我们可以将这个排列问题画成图形表示,即排列枚举树,比如下图为{1,2,3}的排列枚举树,此树和我们这里介绍的算法完全一致: 算法思路: (1)n个元素的全排列=(n-1个元素的全排列)+(另一个元素作为前缀): (2)出口:如果只有一个…