import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;…

1.类中代码的执行顺序 2.组合…

mport java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;i…

面向过程 VS 面向对象 面向过程的程序设计的核心是过程(流水线式思维),过程即解决问题的步骤,面向过程的设计就好比精心设计好一条流水线,考虑周全什么时候处理什么东西. 优点是:极大的降低了写程序的复杂度,只需要顺着要执行的步骤,堆叠代码即可. 缺点是:一套流水线或者流程就是用来解决一个问题,代码牵一发而动全身. 应用场景:一旦完成基本很少改变的场景,著名的例子有Linux內核,git,以及Apache HTTP Server等. 面向对象的程序设计的 优点是:解决了程序的扩展性.对某一个对象单…

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…

普通排序实现 普通排序的实现利用了按姓名的排序,调用了默认的对key的HashPartition函数来实现数据的分组.partition操作之后写入磁盘时会对数据进行排序操作(对一个分区内的数据作排序),但这里的排序仅仅是对key的排序,而不是对value.可以进行以下测试: 待排序文件:sourceFile Denlin Gao Dengli Gao Linjin Gao Mingzhi Gao Zhiming Gao Lin Gao Meili Gao Meiling Gao Hong Li…

思考 想到全局排序,是否第一想到的是,从map端收集数据,shuffle到reduce来,设置一个reduce,再对reduce中的数据排序,显然这样和单机器并没有什么区别,要知道mapreduce框架默认是对key来排序的,当然也可以将value放到key上面来达到对value排序,最后在reduce时候对调回去,另外排序是针对相同分区,即一个reduce来排序的,这样其实也不能充分运用到集群的并行,那么如何更优雅地实现全局排序呢? 摘要 hadoop中的排序分为部分排序,全局排序,辅助排序,…

本文为senlie原创,转载请保留此地址:http://www.cnblogs.com/senlie/ 1.概要很多计算在概念上很直观,但由于输入数据很大,为了能在合理的时间内完成,这些计算必须分布在数以百计数以千计的机器上.例如处理爬取得到的文档.网页请求日志来计算各种衍生数据,如倒排索引,网页文档的各种图结构表示,从每个主机上爬取的文档数,在某一天最频繁的查询的集合. MapReduce 是为处理和生成大数据集的编程模式和相应的实现.用户指定一个 map 函数来处理一个键值对来生成一个键值对…

在量化数据处理中,经常使用itertools来完成数据的各种排列组合以寻找最优参数 一.数据准备 import itertools items = [1, 2, 3] ab = ['a', 'b'] cd = ['c', 'd'] #1. permutations: 考虑顺序组合元素 for item in itertools.permutations(items): print(item) 返回 (1, 2, 3) (1, 3, 2) (2, 1, 3) (2, 3, 1) (3, 1, 2)…

引言 hadoop的调试真心让人灰常恼火,而且从企业实际出发,集群的资源是有限的,不可能在集群上跑一遍又一遍根据log去调试代码,那么使用MRUnit编写测试单元,显得尤为重要.MRUnit中的MapReduce Driver可以测试一组Map/Reduce或者Combiner. PipelineMapReduceDriver可以测试Map/Reduce作业工作流.目前,MRUnit还没有Partitioner对应的驱动. MRUnit使开发人员在面对Hadoop特殊的架构的时候也能进行TDD和…