hadoop的map是具有输出自动排序功能的~继续学习~ import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.…

继上篇了解了使用MapReduce计算平均数以及去重后,我们再来一探MapReduce在排序以及单表关联上的处理方法.在MapReduce系列的第一篇就有说过,MapReduce不仅是一种分布式的计算方法,更是一种解决问题的新思维.新思路.将原先看似可以一条龙似的处理一刀切成两端,一端是Map.一端是Reduce,Map负责分,Reduce负责合. 1.MapReduce排序 问题模型: 给出多个数据文件输入如: sortfile1.txt 11 13 15 17 19 21 23 25 27…

文件转自:http://www.2cto.com/os/201303/197829.html ls按时间排序输出文件列表   首先,ls --help查看ls相关的与时间排序相关的参数:   > ls --help|grep -E "time|sort" 如果不指定 -cftuSUX 或 --sort 任何一个选项,则根据字母大小排序.   -c                         配合 -lt:根据 ctime 排序及显示 ctime (文件            …

发现建图的方法各有不同,前面一题连边和这一题连边建图的点就不同,感觉这题的建图方案更好. 题意:给出每个婚礼的2个主持时间,每个婚礼的可能能会冲突,输出方案. 思路:n个婚礼,2*n个点,每组点是对称的,用O(n2)的方法判断每个点之间的关系来建图,然后通过拓扑排序输出即可. 代码: #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> using namespace std; #define MAXN 2002 i…

在java的众多Map实现中,Map基本上是不能保证顺序的(LinkedHashMap可以保证插入顺序或者访问顺序,TreeMap默认按照key升序但可以自定义Comparator),在开发过程中当数据量不是很大的时候,使用HashMap去统计数据非常方便,但是为了使得输出结果更美观一些,我们需要按某种自定义顺序输出. 下面介绍一种排序Map的方法,使用起来很方便,如下面代码: private static class ValueComparator implements Comparator<…

MapReduce默认输出的文件名称格式如下:part-r-00000 自定义名称,比如editName,则输出的文件名称为:editName-r-0000,此方法没有彻底修改整个文件名,只修改了一部分 方法如下 重写TextOutPutFormat的setOutPutName方法,因为setOutPutName是protected方法,所以只能通过重写的方式来修改 代码如下 /** * */ package com.zhen.outPutName; import org.apache.hado…

查看数据menu_orders.txt文件存在多少条关联规则,并按支持度降序排序输出 #导入arules包 install.packages("arules") library ( arules ) setwd('D:\\data') Gary<- read.transactions("menu_orders.txt", format = "basket", sep=",") summary(Gary) #查看部分规则…

题目来源:https://acm.ujn.edu.cn Problem A: [C++ 字符串] 输入三个人名,按字母顺序排序输出 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MB Description 输入三个人名,按字母顺序对其进行排序,然后输出.要求使用C++的string类型. Input 三个人名,可以包含空格 Output 排序后的人名,每个人名占一行 Sample Input Mike Mary Jim Green Sample Output Jim…

任务的默认排序 MapTask和ReduceTask都会默认对数据按照key进行排序,不管逻辑上是否需要.默认是按照字典顺序排序,且实现该排序的方法是快速排序.但是map和reduce任务只能保证单个任务内部输出有序,不能保证所有输出全局有序. MapTask,当环形缓冲区使用率到达一定阈值后进行一次快速排序,将这些有序数据溢写到磁盘上,而当数据处理完毕后,它会对磁盘上所有文件进行归并排序.ReduceTask,它从每个MapTask上远程拷贝相应的数据文件,如果文件大小超过一定阈值,则溢写到磁…

4.2 排序(SORT) 在MapReduce中,排序的目的有两个: MapReduce可以通过排序将Map输出的键分组.然后每组键调用一次reduce. 在某些需要排序的特定场景中,用户可以将作业(job)的全部输出进行总体排序. 例如:需要了解前N个最受欢迎的用户或网页的数据分析工作. 在这一节中,有两个场景需要对MapReduce的排序行为进行优化. 次排序(Secondary sort) 总排序(Total order sorting) 次排序可以根据reduce的键对它的值进行排序.如…