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 …