实验指导: 6.1 实验目的基于MapReduce思想,编写SecondarySort程序. 6.2 实验要求要能理解MapReduce编程思想,会编写MapReduce版本二次排序程序,然后将其执行并分析执行过程. 6.3 实验原理MR默认会对键进行排序,然而有的时候我们也有对值进行排序的需求.满足这种需求一是可以在reduce阶段排序收集过来的values,但是,如果有数量巨大的values可能就会导致内存溢出等问题,这就是二次排序应用的场景——将对值的排序也安排到MR计算过程之中,而不是单…

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…

什么是二次排序 待排序的数据具有多个字段,首先对第一个字段排序,再对第一字段相同的行按照第二字段排序,第二次排序不破坏第一次排序的结果,这个过程就称为二次排序. 如何在mapreduce中实现二次排序 mapreduce的工作原理 MR的工作原理如下图(如果看不清可右键新标签页查看): 图片部分数据参考自:https://www.bbsmax.com/A/KE5Qjg6qdL/ 相关重点: 分区(partitioning):使得具有相同Key值的键值对可以被划分到一起,并且保证对应单个Key值的…

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 RecordReader的实现.本课程中使用的是 Te…

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…

mr自带的例子中的源码SecondarySort,我重新写了一下,基本没变. 这个例子中定义的map和reduce如下,关键是它对输入输出类型的定义:(java泛型编程) public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, IntPair, IntWritable> public static class Reduce extends Reducer<IntPair, NullWritable, IntWritable,…

搜狐视频的屌丝男士第二季大结局了,惊现波多野老师,怀揣着无比鸡冻的心情啊,可惜随着剧情的推进发展,并没有出现期待中的屌丝奇遇,大鹏还是没敢冲破尺度的界线.想百度些种子吧,又不想让电脑留下污点证据,要知道大洋彼岸有个棱镜计划,只好作罢.不如看看书吧,书中自有颜如玉. 开始本次读书笔记前,先扯两个哲学观点,提高下境界.第一个就是<Data-Intensive Text Processing with mapReduce>读书笔记前言中谈到的,大数据产生了大价值,对应的思想很简单:量变导致了质变.第…

原文链接:http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/06/04/2534533.html 从网上搜到的一篇hadoop的编程实例,对于初学者真是帮助太大了,看过以后对MapReduce编程基本有了大概的了解.看了以后受益匪浅啊,赶紧保存起来. 1.数据去重  "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的Ma…

  通过前面的实例,可以基本了解MapReduce对于少量输入数据是如何工作的,但是MapReduce主要用于面向大规模数据集的并行计算.所以,还需要重点了解MapReduce的并行编程模型和运行机制.   我们知道,MapReduce计算模型主要由三个阶段构成:Map.shuffle.Reduce.Map和Reduce操作需要我们自己定义相应Map类和Reduce类.而shuffle则是系统自动帮我们实现的,是MapReduce的"心脏",是奇迹发生的地方.是其主要流程基本如下图所示…

转自:http://blog.csdn.net/heyutao007/article/details/5890103 mr自带的例子中的源码SecondarySort,我重新写了一下,基本没变. 这个例子中定义的map和reduce如下,关键是它对输入输出类型的定义:(java泛型编程) public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, IntPair, IntWritable> public static class Red…