二次排序,从字面上可以理解为在对key排序的基础上对key所对应的值value排序,也叫辅助排序.一般情况下,MapReduce框架只对key排序,而不对key所对应的值排序,因此value的排序经常是不固定的.但是我们经常会遇到同时对key和value排序的需求,例如Hadoop权威指南中的求一年的高高气温,key为年份,value为最高气温,年份按照降序排列,气温按照降序排列.还有水果电商网站经常会有按天统计水果销售排行榜的需求等等,这些都是需要对key和value同时进行排序.如下图所示:…

需求 求每年的最高气温,年份升序,温度求最高 数据源内容如下 temperature.txt 2004 49 1981 -22 1981 -31 1965 -47 2027 -2 1964 6 2030 38 2016 -33 1963 13 2000 21 2019 0 2049 43 2039 8 1989 -18 2017 49 1952 -47 2016 -28 1991 20 1967 -39 2022 -47 2041 41 2039 -38 2021 33 1969 38 1981…

先说一下mr的二次排序需求: 假如文件有两列分别为name.score,需求是先按照name排序,name相同按照score排序 数据如下: jx 20 gj 30 jx 10 gj 15 输出结果要求: gj 15 gj 30 jx 10 jx 20 我们常见的实现思路是: 1. 自定义类,重写compare()比较逻辑(先比较name,name相同比较score),这样可以保证无论map端,还是reduce端的排序规则是我们需求的 当然,就这道题来说可以使用组合key,name_score吗…

name sorce jx 10 gj 15 jx 20 gj 30 1. 二次排序 key如何定义 2. grouping 是不是一定要实现,不实现可以吗? 3. 二次排序的本质是什么 4. 如果以下输出 jx 10,20 gj 15,30 1).可不可以不设置grouping 2).key 可不可以设置为name 待更新...…

import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.P…

原文地址:Hadoop Mapreduce分区.分组.二次排序过程详解[转]作者: 徐海蛟 教学用途 1.MapReduce中数据流动   (1)最简单的过程:  map - reduce   (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce   (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Par…

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…

本文给出一个实现MapReduce二次排序的例子 package SortTest; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.*; public class SortComparable implements WritableComparable<SortComparable> { private Integer fi…

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…

一.概述    MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序,这个默认排序可以满足一部分需求,但是也是十分有限的.在我们实际的需求当中,往 往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求.对于二次排序的实现,本文将通过一个实际的MapReduce二次排序例子讲述 二次排序的实现和其MapReduce的整个处理流程,并且通过结果和map.reduce端的日志来验证所描述的处理流程的正确性. 二.需求描述 1.输入数据: sort1    1 sort2    3 sort2 …

零.序(注意本部分与标题无太大关系,可直接调至第一部分) 既然没用为啥会有序?原因不想再开一篇文章,来抒发点什么感想或者计划了,就在这里写点好了: 前些日子买了几本书,打算学习和研究大数据方面的知识,一直因为实习.考试.毕业设计等问题搞得没有时间,现在进入了寒假,可以安心的学点有用的知识了. 这篇博客里的算法部分的内容来自<数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧>一书,不过书中的代码虽然思路正确,但是代码不完整,并且只有java部分的编程,我在它的基础上又加入scala部分,当然是在…

1.MapReduce中数据流动   (1)最简单的过程:  map - reduce   (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce   (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Partition的概念以及使用.(1)Partition的原理和作用        得到map给的记录后,…

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.…

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…

转载:http://blog.tianya.cn/m/post.jsp?postId=53271442 1.MapReduce中数据流动 (1)最简单的过程:  map - reduce (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce 2.Mapreduce中Partiti…

默认情况下,Map 输出的结果会对 Key 进行默认的排序,但是有时候需要对 Key 排序的同时再对 Value 进行排序,这时候就要用到二次排序了.下面让我们来介绍一下什么是二次排序. 二次排序原理         我们把二次排序主要分为以下几个阶段. Map 起始阶段         在Map阶段,使用 job.setInputFormatClass() 定义的 InputFormat ,将输入的数据集分割成小数据块 split,同时 InputFormat 提供一个 RecordReade…

一.概述 MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序,这个默认排序可以满足一部分需求,但是也是十分有限的.在我们实际的需求当中,往往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求.对于二次排序的实现,网络上已经有很多人分享过了,但是对二次排序的实现的原理以及整个MapReduce框架的处理流程的分析还是有非常大的出入,而且部分分析是没有经过验证的.本文将通过一个实际的MapReduce二次排序例子,讲述二次排序的实现和其MapReduce的整个处理流程,并且通过结果和map…

mr自带的例子中的源码SecondarySort,我重新写了一下,基本没变. 这个例子中定义的map和reduce如下,关键是它对输入输出类型的定义:(java泛型编程) public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, IntPair, IntWritable> public static class Reduce extends Reducer<IntPair, NullWritable, IntWritable,…

先贴一张原理图(摘自hadoop权威指南第三版) 实际中看了半天还是不太理解其中的Partition,和reduce端的二次排序,最终根据实验来结果来验证自己的理解 1eg 数据如下 2014010114 标识20140101日的温度为14度,需求为统计每年温度的最最高值 2014010114 2014010216 2014010317 2014010410... Partition 实际是根据map 任务的key,以及reduce任务的数量来决定最终来由那个reduce来处理,默认指定redu…

上一篇博客说明了怎么自定义Key,而且用了二次排序的例子来做测试,但没有详细的说明二次排序,这一篇说详细的说明二次排序,为了说明曾经一个思想的误区,特地做了一个3个字段的二次排序来说明.后面称其为“三次排序”.测试数据:a1,b2,c5a4,b1,c3a1,b2,c4a2,b2,c4a2,b1,c4a4,b1,c2测试目的:输出以下结果首先根据第一个自段排序,如果第一个字段排好后再根据第二个字段的升序排序最后在根据第三个字段进行排序,得到以下结果.a1      b2,c4a1      b2,…