如何使用Hadoop的Partitioner

如何使用Hadoop的Partitioner 博客分类: Hadoop hadooppartition Hadoop里面的MapReduce编程模型,非常灵活,大部分环节我们都可以重写它的API,来灵活定制我们自己的一些特殊需求. 今天散仙要说的这个分区函数Partitioner,也是一样如此,下面我们先来看下Partitioner的作用: 对map端输出的数据key作一个散列,使数据能够均匀分布在各个reduce上进行后续操作,避免产生热点区. Hadoop默认使用的分区函数是Hash…

Hadoop的partitioner、全排序

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…

python 实现Hadoop的partitioner和二次排序

我们知道,一个典型的Map-Reduce过程包括:Input->Map->Partition->Reduce->Output. Partition负责把Map任务输出的中间结果按key分发给不同的Reduce任务进行处理. Hadoop 提供了一个很有用的partitioner类KeyFieldBasedPartitioner,通过配置对应的參数就能够使用.通过 KeyFieldBasedPartitioner能够方便地实现二次排序. 用法: -partitio…

Hadoop里的Partitioner

人们对于Mapreduce程序刚開始时都觉得仅仅须要一个reduce就够了. 毕竟,在你处理数据之前一个reducer已经把数据都分好类了,有谁不喜欢分好类的数据呢. 可是这样我们就忽略了并行计算的优势. 假设仅仅有一个reducer.我们的云计算就退化成了一个小雨点. 在多个reducer的情况下,我们须要某种机制来控制mapper的结果的分配问题.这是就Partitioner的工作了. 在默认情况下.hadoop通过比較key的hash值来分配,默认使用HashPartitioner.有时默…

hadoop编程技巧（3）---定义自己的区划类别Partitioner

Hadoop代码测试环境:Hadoop2.4 原则:在Hadoop的MapReduce过程.Mapper阅读过程完成后数据.它将数据发送到Partitioner.由Partitioner每个记录应当采取以确定哪些reducer节点,它用于通过缺省HashPartitioner.其核心代码例如以下: /** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */ public int getPartition(K2 key, V2 value, int num…

Hadoop 综合揭秘——MapReduce 基础编程（介绍 Combine、Partitioner、WritableComparable、WritableComparator 使用方式）

前言本文主要介绍 MapReduce 的原理及开发,讲解如何利用 Combine.Partitioner.WritableComparator等组件对数据进行排序筛选聚合分组的功能.由于文章是针对开发人员所编写的,在阅读本文前,文章假设读者已经对Hadoop的工作原理.安装过程有一定的了解,因此对Hadoop的安装就不多作说明.请确保源代码运行在Hadoop 2.x以上版本,并以伪分布形式安装以方便进行调试(单机版会对 Partitioner 功能进行限制).文章主要利用例子介绍如何利用 Ma…

Hadoop基础-MapReduce的Partitioner用法案例

Hadoop基础-MapReduce的Partitioner用法案例作者:尹正杰版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Partitioner关键代码剖析 1>.返回的分区号 2>.partitioner默认是通过hash方法实现的返回的是一个int类型的数组: 3>.HashPartitioner 接下来咱们就看看Partition在MapReduce的作用是什么吧. 二.Partitioner在MapReduce的位置 1>.什么是Partitioner…

hadoop之定制自己的Partitioner

partitioner负责shuffle过程的分组部分,目的是让map出来的数据均匀分布在reducer上,当然,如果我们不需要数据均匀,那么这个时候可以自己定制符合要求的partitioner. 下面内容涉及到的源代码请参考https://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/mapreduce/Partitioner.html Partitioner 1.Maperduce提供了四中的partitioner,如下图所示,它们…

Hadoop日记Day17---计数器、map规约、分区学习

一.Hadoop计数器 1.1 什么是Hadoop计数器 Haoop是处理大数据的,不适合处理小数据,有些大数据问题是小数据程序是处理不了的,他是一个高延迟的任务,有时处理一个大数据需要花费好几个小时这都是正常的.下面我们说一下Hadoop计数器,Hadoop计数器就相当于我们的日志,而日志可以让我们查看程序运行时的很多状态,而计数器也有这方面的作用.那么就研究一下Hadoop自身的计数器.计数器的程序如代码1.1所示,下面代码还是以内容为“hello you:hell0 me”的单词统计为例.…

基于Hadoop 2.6.0运行数字排序的计算

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…

Hadoop.2.x_高级应用_二次排序及MapReduce端join

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…

java写hadoop全局排序

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…

Hadoop MapReduce例子-新版API多表连接Join之模仿订单配货

文章为作者原创,未经许可,禁止转载. -Sun Yat-sen University 冯兴伟一. 项目简介: 电子商务的发展以及电商平台的多样化,类似于京东和天猫这种拥有过亿用户的在线购物网站,每天要处理的订单数堪称海量,更别提最近的双十一购物节,如此海量的订单数据阿里巴巴和京东是如何准确将用户信息和其订单匹配并配货的呢?答案是数据连接匹配.我的云计算项目idea也是来源于此.我们在做数据分析时常要连接从不同的数据源中获取到的数据,单机模式下的关系型数据库中我们会遇到这问题,同样在…

Hadoop学习（4）-- MapReduce

MapReduce是一种用于大规模数据集的并行计算编程模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题.其主要思想Map(映射)和Reduce(规约)都是从函数是编程语言中借鉴而来的,它可以使程序员在不懂分布式底层的情况下轻松的将自己的程序运行在分布式系统上,极大地降低了分布式计算的门槛. 一.执行流程 1.执行步骤(“天龙八部”) 1) map任务处理 ① 读取数据文件内容,对每一行内容解析成<k1,v1>键值对,每个键值对调用一次map函数: ② 编写Map映射函数…

Hadoop MapReduceV2(Yarn) 框架简介[转]

对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 图 1.Hadoop 原 MapReduce 架构从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送…

MapReduce框架Partitioner分区方法

前言:对于二次排序相信大家也是似懂非懂,我也是一样,对其中的很多方法都不理解诶,所有只有暂时放在一边,当你接触到其他的函数,你知道的越多时你对二次排序的理解也就更深入了,同时建议大家对wordcount的流程好好分析一下,要真正的知道每一步都是干什么的. 1.Partitioner分区类的作用是什么? 2.getPartition()三个参数分别是什么? 3.numReduceTasks指的是设置的Reducer任务数量,默认值是是多少? 扩展: 如果不同类型的数据被分配到了同一个分区,输出的数…

Partitioner没有被调用的情况

map的输出,通过分区函数决定要发往哪个reducer. 有2种情况,我们自定义的Partitioner不会被调用 1) reducer个数为0 这种情况,没有reducer,不需要分区 2) reducer个数为1 这种情况,所有的map输出都会发到这个唯一的reducer,不需要调用我们的自定义reducer hadoop源码 private class NewOutputCollector<K,V> extends org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWr…

[BigData]关于Hadoop学习笔记第四天(PPT总结)(一)

课程安排 Partitioner编程** 自定义排序编程** Combiner编程** 常见的MapReduce算法** ---------------------------加深拓展---------------------- Mapreduce原理及源码分析 Partitioner编程 Partitioner是partitioner的基类,如果需要定制partitioner也需要继承该类. 2. HashPartitioner是mapreduce的默认partitioner.计算方法是…

Hadoop MapReduceV2(Yarn) 框架简介

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路…

Hadoop MapReduce 二次排序原理及其应用

关于二次排序主要涉及到这么几个东西: 在0.20.0 以前使用的是 setPartitionerClass setOutputkeyComparatorClass setOutputValueGroupingComparator 在0.20.0以后使用是 job.setPartitionerClass(Partitioner p); job.setSortComparatorClass(RawComparator c); job.setGroupingComparatorClass(RawCom…

[Hadoop源码解读]（六）MapReduce篇之MapTask类

MapTask类继承于Task类,它最主要的方法就是run(),用来执行这个Map任务. run()首先设置一个TaskReporter并启动,然后调用JobConf的getUseNewAPI()判断是否使用New API,使用New API的设置在前面[Hadoop源码解读](三)MapReduce篇之Job类讲到过,再调用Task继承来的initialize()方法初始化这个task,接着根据需要执行runJobCleanupTask().runJobSetupTask().runTask…

2 weekend110的hadoop的自定义排序实现 + mr程序中自定义分组的实现

我想得到按流量来排序,而且还是倒序,怎么达到实现呢? 达到下面这种效果, 默认是根据key来排, 我想根据value里的某个排, 解决思路:将value里的某个,放到key里去,然后来排下面,开始weekend110的hadoop的自定义排序实现将FlowSortMapper.FlowSortReduce.FlowSortRunner.FlowSortBean,全放到一个SortMR里. V2我们不要,怎么写代码? 那么,我们想要实现由达到下面这种效果, 也要修改FlowBean代码多领…

hadoop实现共同出现的单词(Word co-occurrence)

共同出现的单词(Word co-occurrence)是指在一个句子中相邻的两个单词.每一个相邻的单词就是一个Co-Occurrence对. Sample Input: a b cc, c d d c I Love U. dd ee f g s sa dew ad da So shaken as we are, so wan with care. Find we a time for frighted peace to pant. And breathe short-winded accents…

hadoop笔记之MapReduce的应用案例(利用MapReduce进行排序)

MapReduce的应用案例(利用MapReduce进行排序) MapReduce的应用案例(利用MapReduce进行排序) 思路: Reduce之后直接进行结果合并具体样例: 程序名:Sort.java import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import o…

Hadoop学习之YARN框架

转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/,非常感谢分享! 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 图 1.Hadoop 原 MapReduce…