一 客户端 在上一篇博客创建的简单生产者的基础上,进行两个修改操作: 1.新建SimplePartitioner.java,修改返回分区为1. SimplePartitioner.java代码如下 package cn.test.mykafka; import java.util.Map; import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner; import org.apache.kafka.common.Cluster; /** * 简单分区…

package cn.xiaojf.kafka.producer; import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner; import org.apache.kafka.common.Cluster; import org.apache.kafka.common.PartitionInfo; import org.apache.kafka.common.utils.Utils; import java.util.List; import ja…

一.接口回调+自定义分区 1.接口回调:在使用消费者的send方法时添加Callback回调 producer.send(new ProducerRecord<String, String>("xinnian", "20" + i + "年新年好!"), new Callback() { public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) { if…

0. 说明 设置分区数量 && 编写自定义分区代码 1. 设置分区数量 分区(Partition) 分区决定了指定的 Key 进入到哪个 Reduce 中 分区目的:把相同的 Key 发送给同一个 Reduce 默认 hash 分区,算法 // 返回的分区号 (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks 设置分区数 job.setNumReduceTasks(3); 2. 代码编写 在 [MapReduce_1] 运行…

@ 目录 问题引出 默认Partitioner分区 自定义Partitioner步骤 Partition分区案例实操 分区总结 问题引出 要求将统计结果按照条件输出到不同文件中(分区). 比如:将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中(分区) 默认Partitioner分区 public class HashPartitioner<K,V> extends Partitioner<K,V>{ public int getPartition(K key,V value, in…

我们都知道Spark内部提供了HashPartitioner和RangePartitioner两种分区策略,这两种分区策略在很多情况下都适合我们的场景.但是有些情况下,Spark内部不能符合咱们的需求,这时候我们就可以自定义分区策略.为此,Spark提供了相应的接口,我们只需要扩展Partitioner抽象类,然后实现里面的三个方法: package org.apache.spark /** 04 * An object that defines how the elements in a ke…

安装了太多版本的linux,最后还是决定安装CentOS的minimal版本: 安装的时候发现,没办法自定义分区,经查确实在命令行界面下安装是没有自定义分区的. 但是不管怎么安装都是没有图形介面,最后终于找到了原因,原来是内存不足,我一直用的是vmplayer,512的内存,安装了好多版本都是莫名的不显示图型介面,哎...内存改到1024就正常了.…

一.自定义分区 1.概述 默认的是Hash的分区策略,这点和Hadoop是类似的,具体的分区介绍,参见:https://blog.csdn.net/high2011/article/details/68491115 2.实现 package cn.itcast.spark.day3 import java.net.URL import org.apache.spark.{HashPartitioner, Partitioner, SparkConf, SparkContext} import s…

本文发表于本人博客. 在上一篇文章我写了个简单的WordCount程序,也大致了解了下关于mapreduce运行原来,其中说到还可以自定义分区.排序.分组这些,那今天我就接上一次的代码继续完善实现自定义分区. 首先我们明确一下关于中这个分区到底是怎么样,有什么用处?回答这个问题先看看上次代码执行的结果,我们知道结果中有个文件(part-r-00000),这个文件就是所有的词的数量记录,这个时候有没什么想法比如如果我想把一些包含特殊的词放置单独的一个文件,其他我不关心的放置在另一个文件这样我就好查…

当遇到有特殊的业务需求时,需要对hadoop的作业进行分区处理 那么我们可以通过自定义的分区类来实现 还是通过单词计数的例子,JMapper和JReducer的代码不变,只是在JSubmit中改变了设置默认分区的代码,见代码: //1.3分区 //设置自定义分区类 job.setPartitionerClass(JPartitioner.class); //设置分区个数--这里设置成2,代表输出分为2个区,由两个reducer输出 job.setNumReduceTasks(2); 自定义的JP…