MapReduce的排序是默认按照Key排序的,也就是说输出的时候,key会按照大小或字典顺序来输出,比如一个简单的wordcount,出现的结果也会是左侧的字母按照字典顺序排列.下面我们主要聊聊面试中比较常见的全排序和二次排序 一.全排序 全排序的方法一般有以下几种: 1.使用一个分区. 但是该方法在处理大型文件的时候效率极低,因为一台机器必须处理所有的输出文件,从而丧失了mapreduce提供的并行架构的优势.这个比较简单,只要在APP中设置分区数量为1就可以了. 2.自定义分区函数,自行设…

深入理解hadoop之HDFS 刚刚才写完关于mapreduce的一篇博文,趁热打铁接下来聊聊HDFS.本博文参考资料为HADOOP权威指南第3版完版,博文如有错漏之处,敬请指正. HDFS即Hadoop Distributed FileSystem,是hadoop旗舰机的文件系统.HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件.有如下几个特点:超大文件:流式数据访问模式,即一次写入多次读取的访问模式:商用硬件,hadoop不需要运行在昂贵的商用硬件上面,对于庞大的集群来说,节点的故障概率是非常高的,…

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…

Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种分布式文件系统.它与现有的分布式文件系统有许多相似之处.但是,与其他分布式文件系统的差异是值得我们注意的: HDFS具有高度容错能力,旨在部署在低成本硬件上.(高容错) HDFS提供对数据的高吞吐量访问,适用于具有海量数据集的应用程序.(高吞吐量) HDFS放宽了一些POSIX要求,以实现对文件系统数据的流式访问.(流式访问) HDFS最初是作为Apache Nutch网络搜索引擎项目的基础设施而构建的.HDFS是Apache Hadoop Core项…

深入理解hadoop之数据倾斜 1.什么是数据倾斜 我们在用map /reduce程序执行时,有时候会发现reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个节点迟迟运行不完.这种现象就是因为key分布不均匀.散度不够导致的,也就是我们所说的数据倾斜. 2.数据倾斜产生的原因 在hive上执行j…

深入理解hadoop之机架感知 机架感知 hadoop的replication为3,机架感知的策略为: 第一个block副本放在和client所在的datanode里(如果client不在集群范围内,则这第一个node是随机选取的).第二个副本放置在与第一个节点不同的机架中的datanode中(随机选择).第三个副本放置在与第二个副本所在节点同一机架的另一个节点上.如果还有更多的副本就随机放在集群的datanode里,这样如果第一个block副本的数据损坏,节点可以从同一机架内的相邻节点拿到数据…

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…

http://blog.csdn.net/yclzh0522/article/details/6859778 Map-Reduce的处理过程主要涉及以下四个部分: 客户端Client:用于提交Map-reduce任务job JobTracker:协调整个job的运行,其为一个Java进程,其main class为JobTracker TaskTracker:运行此job的task,处理input split,其为一个Java进程,其main class为TaskTracker HDFS:hado…

导读:云计算和Hadoop中网络是讨论得相对比较少的领域.本文原文由Dell企业技术专家Brad Hedlund撰写,他曾在思科工作多年,专长是数据中心.云网络等.文章素材基于作者自己的研究.实验和Cloudera的培训资料. 本文将着重于讨论Hadoop集群的体系结构和方法,及它如何与网络和服务器基础设施的关系.最开始我们先学习一下Hadoop集群运作的基础原理. Hadoop里的服务器角色 Hadoop主要的任务部署分为3个部分,分别是:Client机器,主节点和从节点.主节点主要负责Had…

1.概述 1TB排序通常用于衡量分布式数据处理框架的数据处理能力.Terasort是Hadoop中的的一个排序作业.那么Terasort在Hadoop中是怎样实现的呢?本文主要从算法设计角度分析Terasort作业. 2.算法思想 实 际上,当我们要把传统的串行排序算法设计成并行的排序算法时,通常会想到分而治之的策略,即:把要排序的数据划成M个数据块(可以用Hash的方法做 到),然后每个map task对一个数据块进行局部排序,之后,一个reduce task对所有数据进行全排序.这种设计思路…

编写hadoop任务经常需要用到partition和排序.这里记录一下几个参数. 1. 概念 Partition:分桶过程,用户输出的key经过partition分发到不同的reduce里,因而partitioner就是分桶器,一般用平台默认的hash分桶也可以自己指定.Key:是需要排序的字段,相同分桶&&相同key的行排序到一起. 2. 参数设置 在streaming模式默认中, hadoop会把map输出的一行中遇到的第一个设定的字段分隔符前面的部分作为key,后面的作为value,…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入 双调排序是data-independent的排序, 即比较顺序与数据无关的排序方法, 特别适合做并行计算,例如用GPU.fpga来计算. 1.双调序列 在了解双调排序算法之前,我们先来看看什么是双调序列. 双调序列是一个先单调递增后单调递减(或者先单调递减后单调递增)的序列. 2.Batcher定理 将任意一个长为2n的双调序列A分…

http://os.51cto.com/art/201211/364374.htm 本文将着重于讨论Hadoop集群的体系结构和方法,及它如何与网络和服务器基础设施的关系.最开始我们先学习一下Hadoop集群运作的基础原理. 云计算和Hadoop中网络是讨论得相对比较少的领域.本文原文由Dell企业技术专家Brad Hedlund撰写,他曾在思科工作多年,专长是数据中心.云网络等.文章素材基于作者自己的研究.实验和Cloudera的培训资料. 本文将着重于讨论Hadoop集群的体系结构和方法,及…

参考http://blog.csdn.net/baidu_zhongce/article/details/49210787 hadoop用于对key的排序和分桶的设置选项比较多,在公司中主要以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分发到不同的reduce里,因而partitioner就是分桶器,一般使用平台默认的hash分桶,也可以用…

转载:http://blog.csdn.net/HADOOP_83425744/article/details/49560583 http://bigdatadecode.club/MapReduce%E6%BA%90%E7%A0%81%E8%A7%A3%E6%9E%90--%E7%8E%AF%E5%BD%A2%E7%BC%93%E5%86%B2%E5%8C%BA.html 一.什么是Hadoop 环形缓冲区: Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解Map…

本文系原创,若有转载需要,请注明出处.https://www.cnblogs.com/bigdata-stone/ 1.mapReduce简介 MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型.框架和平台. 映射(Mapping) :对集合里的每个目标应用同一个操作.即,如果你想把表单里每个单元格乘以二,那么把这个函数单独地应用在每个单元格上的操作就属于mapping(这里体现了移动计算而不是移动数据). 化简(Reducing):遍历集合中的元素来返回一个综合的结果.即,输出表单里一列数字的和…

#include <stdio.h> /* 希尔排序 基本思想:希尔排序又称为缩小增量排序,对简单插入排序的优化. (外部分组gap,组内部插入排序! ! ) 特点:一种不稳定的排序 */ void ShellSort(int array[],int len){ int i,j; int gap;// gap int temp; for (gap = len/2 ; gap >0 ; gap = gap/2){ //核心就是 array[j+gap]与 array[j]比較.直到gap＝…

1 #!/usr/bin/env bash    此处为什么不是  #!/bin/bash  ? 考虑到程序的可移植性,env的作用就是为了找到正确的脚本解释器(这里就是bash),在不同的Linux系统上该解释器可能所处的位置不同 18 # This script runs the hadoop core commands. 19 20 bin=`which $0`                                  shell的默认赋值是字符串赋值, $0表示脚本本身的名字,w…

一.前奏 Hadoop是目前大数据领域最主流的一套技术体系,包含了多种技术. 包括HDFS(分布式文件系统),YARN(分布式资源调度系统),MapReduce(分布式计算系统),等等. 有些朋友可能听说过Hadoop,但是却不太清楚他到底是个什么东西,这篇文章就用大白话给各位阐述一下. 假如你现在公司里的数据都是放在MySQL里的,那么就全部放在一台数据库服务器上,我们就假设这台服务器的磁盘空间有2T吧,大家先看下面这张图. 现在问题来了,你不停的往这台服务器的MySQL里放数据,结果数据量越…

Hadoop多用户作业调度器 hadoop 最初是为批处理作业设计的,当时只采用了一个简单的FIFO调度机制分配任务,随着hadoop的普及以及应用的用户越来越多,基于FIFO的单用户调度机制不能很好的利用集群资源(比如机器学习和数据挖掘对处理耗时要求不高但I/O密集,生产性作业队实时要求高,如Hive查询统计CPU密集,即不同的作业类型对资源要求不一致),多用户调度器势在必行.多用户调度主要有两种思路,一种是在物理集群上虚拟出多个hadoop集群,优点是实现简单,缺点是集群管理麻烦.调度资源浪…

hadoop RPC 网络通信是hadoop的核心模块之一,他支撑了整个Hadoop的上层分布式应用(HBASE.HDFS.MapReduce), Hadoop RPC具有以下几个特性,透明性(用户本身不应该感觉到跨机器调用的细节).高性能(高吞吐.高并发).可控性(轻量级.网络链接.超时.缓冲区设计可定制可扩展). RPC框架实现分为四个层面: 序列化层 这里序列化特指将结构化的对象转为字节流以便在网络中传输或者持久化存储.hadoop 实现了自己的序列化框架(hadoop子项目Avro),良…

hadoop 前世今生  hadoop最早起源于开源收缩引擎nutch,由dong cutting 贡献,但由于nutch最初的设计不能解决数10亿级别的文件存储和索引而遇到了严重的可扩展性问题,直到2003年google发表了分布式文件系统(GFS)的论文.nutch很快便根据论文实现了NDFS,2004年google 发表了分布式计算框架MapReduce的论文,nutch的开发人员又完成了一个mapReduce 的开源实现,由于mapReduce 和NDFS不仅适用于收索领域,项目组把他移…

1 public int getPartition(IntWritable key,IntWritable value,int numPartitions){ 2 int Maxnumber = 12345; 3 int bound = Maxnumber/numPartitions +1; 4 int keynumber = key.get(); 5 6 System.out.println("numPartition:"+numPartitions); 7 for(int i =…

@ 目录 概述 定义 发展历史 发行版本 优势 生态项目 架构 组成模块 HDFS架构 YARN架构 部署 部署规划 前置条件 部署步骤 下载文件(三台都执行) 创建目录(三台都执行) 配置环境变量(三台都执行) 安装和配置(hadoop1上执行) 启动和停止Hadoop HDFS环境测试 计算和资源环境测试 概述 定义 Hadoop 官网地址 https://hadoop.apache.org/ Hadoop GitHub地址 https://github.com/apache/hadoop…

1.MapReduce编程模型概述 MapReduce编程模型给出了分布式的编程方法,总共分为5个步骤.分为这5个步骤的优点:组件化和并行化 (1)迭代.遍历输入数据,并将其解析成key/value键值对 (2)将输入的key/value对映射(map)成另外一些key/value对 (3)依据key对中间数据进行分组(grouping) (4)以组为单位对数据进行规约(reduce) (5)迭代.将最终产生的数据保存到输出文件中 2.MapReduce编程接口体系结构:整个编程模型谓语应用程序…

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…

第一部分:              初识Hadoop 一.             谁说大象不能跳舞 业务数据越来越多,用关系型数据库来存储和处理数据越来越感觉吃力,一个查询或者一个导出,要执行很长时间,这是因为数据的吞吐量太大了,导致整个程序看上去像一只体型庞大.行动笨拙的大象. Hadoop天生就是来解决数据吞吐量太大的,它可以使大数据的存储和处理变的快速.使得应用程序运行的更加的轻盈.像<Hadoop权威指南>封皮上那句话:"谁说大象不能跳舞?!". 二.     …

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

好文章的网址: hadoop shuffle机制中针对中间数据的排序过程详解(源代码级) Hadoop mapreduce原理学习 与 Hadoop 对比,如何看待 Spark 技术? 深入理解Hadoop集群和网络 Hadoop实战-中高级部分 之 Hadoop MapReduce工作原理  :http://si[]shu[]ok.com/forum/blogPost/list/5965.html Hadoop中两表JOIN的处理方法 [博文推荐]Hadoop中MapReduce多种join实…