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,…

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…

我们在使用hadoop streaming的时候默认streaming的map和reduce的separator不指定的话,map和reduce会根据它们默认的分隔符来进行排序 map.reduce:默认的分隔符是\t(读入数据) 得到的结果都是按第一个分隔符排序去重后的结果 假设我们的有这么一列数据:USER IP DIR 我们想得到某一个用户的某一个ip的一系列dir,那我们应该怎么办呢? 这里我们就会用到streaming map和reduce的separator来指定key来进行排序和去…

概况 Hadoop Streaming 是一个工具, 代替编写Java的实现类,而利用可执行程序来完成map-reduce过程.一个最简单的程序 $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar -input myInputDirs -output myOutputDir -mapper /bin/cat -reducer /bin/wc 各个shell变量,请自行配置 一般MAPPER_FILE和REDUCER_FILE…

Hadoop Streaming框架学习(一) Hadoop Streaming框架学习(一) 2013-08-19 12:32 by ATP_, 473 阅读, 3 评论, 收藏, 编辑 1.Hadoop&Streaming简介 1.1 Hadoop简介 Hadoop MapReduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架,这个框架解决了诸如数据分布式存储,作业调度,容错,机器间通信等复杂问题,可以让没有分布式处理经验的工程师非常简单的写出并行分布式程序. MapReduce采用“分而治之”…

一: Hadoop Streaming详解 1.Streaming的作用 Hadoop Streaming框架,最大的好处是,让任何语言编写的map, reduce程序能够在hadoop集群上运行:map/reduce程序只要遵循从标准输入stdin读,写出到标准输出stdout即可 其次,容易进行单机调试,通过管道前后相接的方式就可以模拟streaming, 在本地完成map/reduce程序的调试 # cat inputfile | mapper | sort | reducer > out…

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…

充分利用hadoop的map输出自动排序功能,能够有效提高计算效率.Hadoop streaming框架默认情况下会以'/t’作为分隔符,将每行第一个'/t’之前的部分作为key,其余内容作为value,如果没有'/t’分隔符,则整行作为key:这个key/tvalue对又作为该map对应的reduce的输入.实际上,通过设置参数,可以根据需要将约定满足要求的数据分布到同一个reducer,又可以通过设置map执行参数将数据内容进行一定的排序,从而提高在reducer中的计算效率. hadoop…

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又是期末又是实训TA的事耽搁了好久……先把写好的放上博客吧 相关随笔: Hadoop-1.0.4集群搭建笔记 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(一) -- 原理介绍,样例程序与本地调试 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(二) -- 在集群上运行与监控 使用额外的文件 假如你跑的job除了输入以外还需要一些额外的文件(side data),有两种选择: 大文件 所谓的大文件就是大小大于设置的local.cache.size的文…