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…

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…

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…

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…

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 /…

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…

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…

排序在很多业务场景都要用到,今天本文介绍如何借助于自定义Partition类实现hadoop部分排序.本文还是使用java和python实现排序代码. 1.部分排序. 部分排序就是在每个文件中都是有序的,和其他文件没有关系,其实很多业务场景就需要到部分排序,而不需要全局排序.例如,有个水果电商网站,要对每个月的水果的销量进行排序,我们可以把reduce进程之后的文件分成12份,对应1到12月份.每个文件按照水果的销量从高到底排序,1月份的排序和其他月份的排序没有任何关系. 原始数据如下,有三个字…

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,…

JAVA之旅(三十五)--完结篇,终于把JAVA写完了,真感概呐! 这篇博文只是用来水经验的,写这个系列是因为我自己的java本身也不是特别好,所以重温了一下,但是手比较痒于是就写出了这三十多篇博客了,而且收到的好评也不错,于是就一直坚持了下来,非常感谢各位小伙伴哦! JAVA之旅合集 JAVA之旅(一)--基本常识,JAVA概念,开发工具,关键字/标识符,变量/常量,进制/进制转换,运算符,三元运算 JAVA之旅(二)--if,switch,for,while,do while,语句嵌套,流程…