Partitioner: Partitioning and Combining take place between Map and Reduce phases. It is to club the data which should go to the same reducer based on keys. The number of partitioners is equal to the number of reducers. That means a partitioner will d…

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…

1 Partitioner分区 1.1 Partitioner分区描述 在进行MapReduce计算时,有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中,按照手机号码段划分的话,需要把同一手机号码段的数据放到一个文件中:按照省份划分的话,需要把同一省份的数据放到一个文件中:按照性别划分的话,需要把同一性别的数据放到一个文件中.我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务.那么,如果要得到多个文件,意味着有同样数量的Reducer任务在运行.Reducer任务的数据来自于Mapper任务,也就说Ma…

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…

0. 说明 Combiner 介绍 &&  在 MapReduce 中的应用 1. 介绍 Combiner: Map 端的 Reduce,有自己的使用场景 在相同 Key 过多的情况下,在 Map 端进行的预聚合,大大缓解了网络间的 K-V 全分发 Combiner 适用场景: 最大值 求和 最小值 Combiner 不适用平均值的计算 2. 结合 Combiner 实现 Word Count 在 [MapReduce_1] 运行 Word Count 示例程序 代码基础上在 WCApp.…

下图是演示了Combiner的好处 因为我们知道Hadoop的好处在于集群中有很多小的机器,组成了一个庞大的集群,把一个大的计算任务后者说复杂的计算过程分发到了一个个小的机器上面.但是这个集群一个致命或者是不好的就是大部分会花在磁盘IO上面,如果我们把这部分时间节省了,也就加快了MR的速度,因为Map的output始终要给Reduce做input的,这部分肯定要有磁盘的IO,如果把Maper的输出控制了,这样就加快了.combinner 就是运用了这个逻辑. 思想:合并相同的Key对应的Valu…

mr的合成器,本质上就是reduce,在map端执行,称之为map端reduce,或者预聚合. 例子: job.setCombinerClass(WordCountCombiner.class);…

Hadoop(1): HDFS Basics Hadoop(2):HDFS Block Management Hadoop(3): Prepare inputs for MapReduce mappers Hadoop(4): How does Mapper work Hadoop(5): Partitioner, Combiner and Shuffling…

1.combiner combiner是MR编程模型中的一个组件: 有些任务中map可能会产生大量的本地输出,combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并,以减少map和reduce节点之间的数据传输量,提高网络IO性能,是MR的优化手段之一: 两大基本功能: 1.1map的输出的key的聚合,对map输出的key排序.value进行迭代: 1.2reduce功能. 并不是设置了combiner就一定会执行(在当前集群非常繁忙的时候设置了也不会执行): combiner的执行时机:co…

本章来简单介绍下 Hadoop MapReduce 中的 Combiner.Combiner 是为了聚合数据而出现的,那为什么要聚合数据呢?因为我们知道 Shuffle 过程是消耗网络IO 和 磁盘IO 比较大的操作,如果我们能减少 Shuffle 过程的数据量,那就可以提升整个 MR 作业的性能.我在<大数据技术 - MapReduce的Shuffle及调优> 一文中写到 Shuffle 中会有两次调用 Combiner 的过程,有兴趣的朋友可以再翻回去看看.接下来我们还是以 WordCou…