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…

本文发表于本人博客. 今天接着上次[Hadoop mapreduce自定义排序WritableComparable]文章写,按照顺序那么这次应该是讲解自定义分组如何实现,关于操作顺序在这里不多说了,需要了解的可以看看我在博客园的评论,现在开始. 首先我们查看下Job这个类,发现有setGroupingComparatorClass()这个方法,具体源码如下: /** * Define the comparator that controls which keys are grouped toge…

MapReduce自带的分区器是HashPartitioner 原理:先对map输出的key求hash值,再模上reduce task个数,根据结果,决定此输出kv对,被匹配的reduce任务取走. 自定义分分区需要继承Partitioner,复写getpariton()方法 自定义分区类: 注意:map的输出是<K,V>键值对 其中int partitionIndex = dict.get(text.toString()),partitionIndex是获取K的值 附:被计算的的文本 Dea…

MapReduce和自定义Partition MobileDriver主类 package Partition; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; public class MobileDriver { public static void main(String[] args) { String[] paths = {"F:\\mobile.txt", "F…

在Hadoop的MR程序开发中,经常需要统计一些map/reduce的运行状态信息,这个时候我们可以通过自定义Counter来实现,这个实现的方式是不是通过配置信息完成的,而是通过代码运行时检查完成的. 1.创建一个自己的Counter枚举类. enum PROCESS_COUNTER { BAD_RECORDS, BAD_GROUPS; } 2.在需要统计的地方,比如map或者reduce阶段进行下列操作. context.getCounter(PROCESS_COUNTER.BAD_RECO…

本文发表于本人博客. 今天继续写练习题,上次对分区稍微理解了一下,那根据那个步骤分区.排序.分组.规约来的话,今天应该是要写个排序有关的例子了,那好现在就开始! 说到排序我们可以查看下hadoop源码里面的WordCount例子中对LongWritable类型定义,它实现抽象接口WritableComparable,代码如下: public interface WritableComparable<T> extends Writable, Comparable<T> { } pub…

一 自定义数据类型的实现 1.继承接口Writable,实现其方法write()和readFields(), 以便该数据能被序列化后完成网络传输或文件输入/输出: 2.如果该数据需要作为主键key使用,或需要比较数值大小时,则需要实现WritalbeComparable接口,实现其方法write(),readFields(),CompareTo() . 3.重写toString().hashCode().equals()方法. 二 自定义数据类型示例 OrderWritable — 作为key…

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…

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…

3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 -----------------期望输出 1 1 2 1 2 2 3 1 3 2 3 3 将以上数据进行排序,排序规则是:按照第一列升序排序,如果第一列数值相同,则按照第二列升序排序. 但是默认情况下结果是: 1 1 2 2 2 1 3 3 3 2 3 1 即默认情况下只有第一列参加排序,第二列并不参加,即原来的v2不能参与排序,想达到目标必须自定义类,该类必须将原来的k2和v2封装到一个类中,作为新的k2必须实现一个接口implements W…