MapReduce编程:数字排序】的更多相关文章

问题描述 将乱序数字按照升序排序. 思路描述 按照mapreduce的默认排序,依次输出key值. 代码 package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs…
普通排序实现 普通排序的实现利用了按姓名的排序,调用了默认的对key的HashPartition函数来实现数据的分组.partition操作之后写入磁盘时会对数据进行排序操作(对一个分区内的数据作排序),但这里的排序仅仅是对key的排序,而不是对value.可以进行以下测试: 待排序文件:sourceFile Denlin Gao Dengli Gao Linjin Gao Mingzhi Gao Zhiming Gao Lin Gao Meili Gao Meiling Gao Hong Li…
一直在搞spark,也没时间弄hadoop,不过Hadoop基本的编程我觉得我还是要会吧,看到一篇不错的文章,不过应该应用于hadoop2.0以前,因为代码中有  conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");新框架中已改为 Yarn-site.xml 中的 resouceManager 及 nodeManager 具体配置项,新框架中历史 job 的查询已从 Job tracker 剥离,归入单独的mapre…
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…
MapReduce编程基础 1. WordCount示例及MapReduce程序框架 2.  MapReduce程序执行流程 3.  深入学习MapReduce编程(1) 4. 参考资料及代码下载 <1>. WordCount示例及MapReduce程序框架  首先通过一个简单的程序来实际运行一个MapReduce程序,然后通过这个程序我们来哦那个结一下MapReduce编程模型. 下载源程序:/Files/xuqiang/WordCount.rar,将该程序打包成wordcount.jar下…
转自:https://www.zybuluo.com/frank-shaw/note/206604 MapReduce基本过程 关于MapReduce中数据流的传输过程,下图是一个经典演示:  关于上图,可以做出以下逐步分析: 输入数据(待处理)首先会被切割分片,每一个分片都会复制多份到HDFS中.上图默认的是分片已经存在于HDFS中. Hadoop会在存储有输入数据分片(HDFS中的数据)的节点上运行map任务,可以获得最佳性能(数据TaskTracker优化,节省带宽). 在运行完map任务…
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…
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…
Ubuntu系统 (我用到版本号是140.4) ubuntu系统是一个以桌面应用为主的Linux操作系统,Ubuntu基于Debian发行版和GNOME桌面环境.Ubuntu的目标在于为一般用户提供一个最新的.同时又相当稳定的主要由自由软件构建而成的操作系统,它可免费使用,并带有社团及专业的支持应. 作为Hadoop大数据开发测试环境, 建议大家不要在windows上安装CgyWin来学习或研究, 直接用Vmware+ubuntu来学习. 下载 www.vmware.com这里下载vmware,…
上次新霸哥给大家介绍了一些hadoop的相关知识,发现大家对hadoop有了一定的了解,但是还有很多的朋友对mapreduce很模糊,下面新霸哥将带你共同学习mapreduce编程模型. mapreduce编程模型可以利用大量的商用服务器构成大规模集群来解决处理千兆级别的数据量问题.mapreduce编程模型有两个比较独立的步骤,分别是map和reduce map:比较常见的就是数据初始读取和转换的步骤,同时在这个步骤中,每个独立的输入数据记录都进行并行处理. Reduce: 一个数据整合或者加…