分别使用Hadoop和Spark实现二次排序

【分别使用Hadoop和Spark实现二次排序】的更多相关文章

分别使用Hadoop和Spark实现二次排序

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…

Hadoop学习之自定义二次排序

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 …

spark的二次排序

通过scala实现二次排序 package _core.SortAndTopN import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Author Mr. Guo * Create 2018/9/29 - 22:00 */ class SecondarySort(val first: Int, val second: Int) extends Ordered[SecondarySort] with Serializable { overr…

python 实现Hadoop的partitioner和二次排序

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…

Spark实现二次排序

一.代码实现 package big.data.analyse.scala.secondsort import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** 二次排序 * Created by zhen on 2019/5/29. */ class SecondSortByKey(val first:Int,val second:Int) extends Ordered[SecondSo…

二次排序问题（分别使用Hadoop和Spark实现）

不多说,直接上干货! 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,当然是在使用Spark的时候写的scala. 一.输入.期望输出.思路. 输入为SecondarySort.txt,内容为: ,,, ,,, ,,,- ,,, ,,,- ,,, ,,,- ,,, ,,, ,,, ,,, ,,, ,,,- 意义为:年,月,日,温度期望输出: -…

Ubuntu14.04或16.04下Hadoop及Spark的开发配置

对于Hadoop和Spark的开发,最常用的还是Eclipse以及Intellij IDEA. 其中,Eclipse是免费开源的,基于Eclipse集成更多框架配置的还有MyEclipse.Intellij分为Community版和Ultimate版,前者免费,后者付费.付费版同样是集成了更多的框架便于开发,主要是针对web开发人员.这里我们讲述两个IDE的配置方法,并推荐使用Intellij完成配置.首先需要明确的是,本文的配置是基于Java语言,基于Scala语言配置Spark开发环境在In…