本文转载自Silhouette的文章,原文地址:http://www.dreamingfish123.info/?p=1102 Hadoop排序工具用法小结 发表于 2014 年 8 月 25 日 由 fish Hadoop用于对key的排序和分桶的设置选项比较多和复杂,目前在公司内主要以KeyFieldBasePartitioner和KeyFieldBaseComparator被hadoop用户广泛使用. 基本概念: Partition:分桶过程,用户输出的key经过partition分发到不…

于hadoop当处理复杂的业务,需要使用组合键,与单纯的复杂的继承Writable接口,但继承WritableComparable<T>接口.事实上.WritableComparable<T>接口继承Writable和Comparable<T>接口,假设仅仅须要使用某一个类作为传值对象而不是作为key,继承Writable接口就可以. 上源代码: public interface WritableComparable<T> extends Writable,…

数据排序是许多实际任务在执行时要完成的第一项工作,比如学生成绩评比.数据建立索引等.这个实例和数据去重类似,都是先对原始数据进行初步处理,为进一步的数据操作打好基础. 1.实例描述 对输入文件中的数据进行排序.输入文件中的每行内容均为一个数字,即一个数据.要求在输出中每行有两个间隔的数字,其中,第二个数字代表原始数据,第一个数字这个原始数据在原始数据集中的位次. 样例输入: file1: 2 32 654 32 15 756 65223 file2: 5956 22 650 92 file3:…

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…

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…

1.输入文件: 文件是MapReduce任务的数据的初始存储地.正常情况下,输入文件一般是存在HDFS里.这些文件的格式可以是任意的:我们可以使用基于行的日志文件,也可以使用二进制格式,多行输入记录或其它一些格式.这些文件会很大—数十G或更大. 2. 输入格式:     InputFormat类定义了如何分割和读取输入文件,它提供有下面的几个功能: 选择作为输入的文件或对象: 定义把文件划分到任务的InputSplits: 为RecordReader读取文件提供了一个工厂方法: Hadoop自带…

在网上收集了一些mapreduce中常用的一些名词的解释,分享一下: Shuffle(洗牌):当第一个map任务完成后,节点可能还要继续执行更多的map 任务,但这时候也开始把map任务的中间输出交换到需要它们的 reducer那里去,这个移动map输出到 reducer 的过程叫做shuffle. Partition:每一个reduce节点会分派到中间输出的键集合中的一个不同的子集合,这些子集合(被称为“partitions”)是reduce任务的输入数据.每一个map任务生成的键值对可能会隶…

Hadoop家族的各个成员 hadoop这个词已经流行好多年了,一提到大数据就会想到hadoop,那么hadoop的作用是什么呢? 官方定义:hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台.核心词语是平台,也就是说我们有大量的数据,又有好几个电脑,我们知道应该把处理数据的任务分解到各个电脑上,但是不知道怎样分配任务,怎样回收结果,hadoop大概就帮助我们做了这件事. 1.HDFS 我们首先应该考虑的是海量数据怎么保存,怎么管理.这就有了分布式文件系统,HDFS. 2.Map-Reduce…

今天有缘看到董西成写的<Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理>,翻了翻觉得是很有趣的而且把hadoop讲得很清晰书,就花了一下午的时间大致拜读了一下(仅浏览了感兴趣的部分,没有深入细节).现把觉得有趣的部分记录如下. JobControl 把各个job配置好后,放入JobControl中,JobControl会根据它们之间的依赖关系,分别进行调度. 工作流引擎 除了JobControl外,还可以使用Oozie和Azkaban来进行工作流控制.相较于前者而言,Ooz…

Hadoop Streaming示例程序(wordcount) run_hadoop_word_counter.sh $HADOOP_BIN streaming \ -input "${INPUT}" \ -output "${OUT_DIR}" \ -cacheArchive "${TOOL_DIR}/python2.7.2.tgz""#." \ -file "mapper_word_counter.py"…

示例文件: 100 99 100 98 100 56 100 78 20 100 30 100 20 50 30 50 30 60 20 80 需求:首先按第一个数字分组,组成按第二个数字排序. 解决方案: 首先,第一个数字相同的情况下,应该分到同一个reduce去处理,这就需要重写了Partitioner, 因为默认的HashPartitioner会根据key值的hash值进行分配reduce task,但这里我们的key类型是自定义的intPair, 所以需要特别处理一下,根据第一个值进行分…

默认的mapper是IdentityMapper,默认的reducer是IdentityReducer,它们将输入的键和值原封不动地写到输出中. 默认的partitioner是HashPartitinoer,它根据每条记录的键进行哈希操作来分区. 输入文件:文件是MapReduce任务的数据的初始存储地.正常情况下,输入文件一般是存在HDFS里.这些文件的格式可以是任意的:我们可以使用基于行的日志文件,也可以使用二进制格式,多行输入记录或其它一些格式.这些文件会很大—数十G或更大. 小文件与Co…

默认的mapper是IdentityMapper,默认的reducer是IdentityReducer,它们将输入的键和值原封不动地写到输出中. 默认的partitioner是HashPartitinoer,它根据每条记录的键进行哈希操作来分区. 输入文件:文件是MapReduce任务的数据的初始存储地.正常情况下,输入文件一般是存在HDFS里.这些文件的格式可以是任意的:我们可以使用基于行的日志文件,也可以使用二进制格式,多行输入记录或其它一些格式.这些文件会很大—数十G或更大. 小文件与Co…

输入块(InputSplit):一个输入块描述了构成MapReduce程序中单个map任务的一个单元.把一个MapReduce程序应用到一个数据集上,即是指一个作业,会由几个(也可能几百个)任务组成.Map任务可能会读取整个文件,但一般是读取文件的一部分.默认情况下,FileInputFormat及其子类会以64MB(与HDFS的Block默认大小相同,译注:Hadoop建议Split大小与此相同)为基数来拆分文件.你可以在hadoop-site.xml(译注:0.20.*以后是在mapred-…

图4.5细节化的Hadoop MapReduce数据流 图4.5展示了流线水中的更多机制.虽然只有2个节点,但相同的流水线可以复制到跨越大量节点的系统上.下去的几个段落会详细讲述MapReduce程序的各个阶段. 1.输入文件: 文件是MapReduce任务的数据的初始存储地.正常情况下,输入文件一般是存在HDFS里.这些文件的格式可以是任意的:我们可以使用基于行的日志文件,也可以使用二进制格式,多行输入记录或其它一些格式.这些文件会很大—数十G或更大. 2. 输入格式:     InputFo…

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…

本节所用到的数据下载地址为:http://pan.baidu.com/s/1bnfELmZ MapReduce的排序分组任务与要求 我们知道排序分组是MapReduce中Mapper端的第四步,其中分组排序都是基于Key的,我们可以通过下面这几个例子来体现出来.其中的数据和任务如下图1.1,1.2所示. #首先按照第一列升序排列,当第一列相同时,第二列升序排列 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 ------------------- #结果 1 1 2 1 2 2 3 1 3 2…

继上篇了解了使用MapReduce计算平均数以及去重后,我们再来一探MapReduce在排序以及单表关联上的处理方法.在MapReduce系列的第一篇就有说过,MapReduce不仅是一种分布式的计算方法,更是一种解决问题的新思维.新思路.将原先看似可以一条龙似的处理一刀切成两端,一端是Map.一端是Reduce,Map负责分,Reduce负责合. 1.MapReduce排序 问题模型: 给出多个数据文件输入如: sortfile1.txt 11 13 15 17 19 21 23 25 27…

上个博客写了Hadoop2.6.0的环境部署,下面写一个简单的基于数字排序的小程序,真正实现分布式的计算,原理就是对多个文件中的数字进行排序,每个文件中每个数字占一行,排序原理是按行读取后分块进行排序,最后对块进行合并,通俗来说就是首先对小于100的数据范围进行排序,然后对100-1000之间的数据进行排序,最后对大于1000的数据进行排序,最终这3块合成之后也一定是按顺序排列的,代码如下: import java.io.IOException; import java.util.StringT…

原文地址:Hadoop Mapreduce分区.分组.二次排序过程详解[转]作者: 徐海蛟 教学用途 1.MapReduce中数据流动   (1)最简单的过程:  map - reduce   (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce   (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Par…

一.对于二次排序案例部分理解 1. 分析需求(首先对第一个字段排序,然后在对第二个字段排序) 杂乱的原始数据 排序完成的数据 a,1 a,1 b,1 a,2 a,2 [排序] a,100 b,6 ===> b,-3 c,2 b,-2 b,-2 b,1 a,100 b,6 b,-3 c,-7 c,-7 c,2 2. 分析[MapRedice过程] 1> 分析数据传入通过input()传入map() 2> map()对数据进行层层过滤,以达到我们想要的数据源, 3> 过滤方法中可添加自…

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…

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…

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…

4.2 排序(SORT) 在MapReduce中,排序的目的有两个: MapReduce可以通过排序将Map输出的键分组.然后每组键调用一次reduce. 在某些需要排序的特定场景中,用户可以将作业(job)的全部输出进行总体排序. 例如:需要了解前N个最受欢迎的用户或网页的数据分析工作. 在这一节中,有两个场景需要对MapReduce的排序行为进行优化. 次排序(Secondary sort) 总排序(Total order sorting) 次排序可以根据reduce的键对它的值进行排序.如…

下午对着源码看陆喜恒. Hadoop实战(第2版)6.4.1  (Shuffle和排序)Map端,发现与Hadoop 1.2.1的源码有些出入.下面作个简单的记录,方便起见,引用自书本的语句都用斜体表示. 依书本,从MapTask.java开始.这个类有多个内部类: 从书的描述可知,collect()并不在MapTask类,而在MapOutputBuffer类,其函数功能是 1.定义输出内存缓冲区为环形结构2.定义输出内存缓冲区内容到磁盘的操作 在collect函数中将缓冲区的内容写出时会调用s…

6.4.3 优化洗牌(shuffle)和排序阶段 洗牌和排序阶段都很耗费资源.洗牌需要在map和reduce任务之间传输数据,会导致过大的网络消耗.排序和合并操作的消耗也是很显著的.这一节将介绍一系列的技术来缓解洗牌和排序阶段的消耗. 技术46 规避使用reduce Reduce在用于连接数据集的时候将会产生大量的网络消耗. 问题 需要考虑在MapReduce规避reduce的使用. 方案 通过将MapReduce参数setNumReduceTasks设置为0来创建一个只有map的作业. 讨论…

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…

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…

4.2.2 总排序(Total order sorting) 有的时候需要将作业的的所有输出进行总排序,使各个输出之间的结果是有序的.有以下实例: 如果要得到某个网站中最受欢迎的网址(URL),就需要根据某种受欢迎的指标来对网址进行排序. 如果要让最活跃的用户能够看到某张表,就需要根据某种标准(发表文章数)对用户进行排序. 技术22 在多个reduce间对键进行排序 在MapReduce框架中,map的输出会被排序,然后被发送给reduce.不过,相同reduce的输入数据是有序的,不同redu…