MapReduce辅助排序

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hadoop MapReduce辅助排序解析

1.数据样本,w1.csv到w5.csv,每个文件数据样本2000条,第一列是年份从1990到2000随机,第二列数据从1-100随机,本例辅助排序目标是找出每年最大值,实际上结果每年最大就是100,但是这里通过mapreduce辅助排序方式来找. 1999,71 1994,57 1995,33 1993,44 1994,99 1994,83 1995,59 ... ... 2.核心概念: 1)分区,假设有海量的数据,为了增加并行度,按照hash算法将所有数据分区后,确保同一年的数据进入到同一个…

需求:订单数据求出每个订单中最贵的商品? 订单id正序,成交金额倒序. 结果文件三个,每个结果文件只要一条数据. 1.Mapper类 package com.css.order.mr; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org…

辅助排序和Mapreduce整体流程

一.辅助排序需求:先有一个订单数据文件,包含了订单id.商品id.商品价格,要求将订单id正序,商品价格倒序,且生成结果文件个数为订单id的数量,每个结果文件中只要一条该订单最贵商品的数据. 思路:1.封装订单类OrderBean,实现WritableComparable接口: 2.自定义Mapper类,确定输入输出数据类型,写业务逻辑: 3.自定义分区,根据不同的订单id返回不同的分区值: 4.自定义Reducer类: 5.辅助排序类OrderGroupingComparator继承Writ…

Mapreduce的排序（全局排序、分区加排序、Combiner优化）

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 /…

Hadoop案例（八）辅助排序和二次排序案例（GroupingComparator）

辅助排序和二次排序案例(GroupingComparator) 1.需求有如下订单数据订单id 商品id 成交金额 0000001 Pdt_01 222.8 0000001 Pdt_05 25.8 0000002 Pdt_03 522.8 0000002 Pdt_04 122.4 0000002 Pdt_05 722.4 0000003 Pdt_01 222.8 0000003 Pdt_02 33.8 现在需要求出每一个订单中最贵的商品. 2.数据准备 GroupingComparator.…

MapReduce-排序(全部排序、辅助排序)

排序排序是MapReduce的核心技术. 1.准备示例:按照气温字段对天气数据集排序.由于气温字段是有符号的整数,所以不能将该字段视为Text对象并以字典顺序排序.反之,用顺序文件存储数据,其IntWritable键代表气温(并且正确排序),其Text值就是数据行.MapReduce作业只包含map任务,它过滤输入数据并移除空数据行的记录.各个map创建并输出一个块压缩的顺序文件.代码如下 package com.zhen.mapreduce.sort.preprocessor; impor…

MapReduce --全排序

MapReduce全排序的方法1: 每个map任务对自己的输入数据进行排序,但是无法做到全局排序,需要将数据传递到reduce,然后通过reduce进行一次总的排序,但是这样做的要求是只能有一个reduce任务来完成. 并行程度不高,无法发挥分布式计算的特点. MapReduce全排序的方法2: 针对方法1的问题,现在介绍方法2来进行改进: 使用多个partition对map的结果进行分区,且分区后的结果是有区间的,将多个分区结果拼接起来,就是一个连续的全局排序文件. Hadoop自带的Part…