在进行MapReduce计算时,有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中,比如按照省份划分的话,需要把同一省份的数据放到一个文件中:按照性别划分的话,需要把同一性别的数据放到一个文件中.我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务.那么,如果要得到多个文件,意味着有同样数量的Reducer任务在运行.Reducer任务的数据来自于Mapper任务,也就说Mapper任务要划分数据,对于不同的数据分配给不同的Reducer任务运行.Mapper任务划分数据的过程就称作Partition.负责

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

4.1 连接(Join) 连接是关系运算,可以用于合并关系(relation).对于数据库中的表连接操作,可能已经广为人知了.在MapReduce中,连接可以用于合并两个或多个数据集.例如,用户基本信息和用户活动详情信息.用户基本信息来自于OLTP数据库.用户活动详情信息来自于日志文件. MapReduce的连接操作可以用于以下场景: 用户的人口统计信息的聚合操作(例如:青少年和中年人的习惯差异). 当用户超过一定时间没有使用网站后,发邮件提醒他们.(这个一定时间的阈值是用户自己预定义的) 分析

一.写在之前的 1.1 回顾Map阶段四大步骤 首先,我们回顾一下在MapReduce中,排序和分组在哪里被执行: 从上图中可以清楚地看出,在Step1.4也就是第四步中,需要对不同分区中的数据进行排序和分组,默认情况下,是按照key进行排序和分组. 1.2 实验场景数据文件 在一些特定的数据文件中,不一定都是类似于WordCount单次统计这种规范的数据,比如下面这类数据,它虽然只有两列,但是却有一定的实践意义. 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 (1)如果按照第一列升序排列,当

Mapreduce中的字符串编码 $$$ Shuffle的执行过程,需要经过多次比较排序.如果对每一个数据的比较都需要先反序列化,对性能影响极大. RawComparator的作用就不言而喻,能够直接使用序列化后的字节流进行比较,不需要反序列化就能够完成排序功能. $$$ hadoop使用的是jdk自带编码器和解码器(DataOutputStream和DataInputStream),它有一套规则把字符转化成字节.1个字符可能转化成1个,2个或者3个字节. 字节流开始处用2个字节,写了字节流的有

概述 1.MapReduce 中,mapper 阶段处理的数据如何传递给 reducer 阶段,是 MapReduce 框架中 最关键的一个流程,这个流程就叫 Shuffle 2.Shuffle: 数据混洗 ——(核心机制:数据分区,排序,局部聚合,缓存,拉取,再合并 排序) 3.具体来说:就是将 MapTask 输出的处理结果数据,按照 Partitioner 组件制定的规则分发 给 ReduceTask,并在分发的过程中,对数据按 key 进行了分区和排序 MapReduce的Shuffle

0. 说明 部分排序 && 全排序 && 采样 && 二次排序 1. 介绍 sort 是根据 Key 进行排序 [部分排序] 在每个分区中,分别进行排序,默认排序即部分排序 [全排序] 在所有的分区中,整体有序 实现全排序的方案: 1. 使用一个 reduce 2. 自定义分区函数 3. 采样 [3.1 随机采样] 对于纯文本数据支持不友好 0. 纯文本建议使用 KeyValueTextInputFormat 1. 设置分区类 TotalOrderParti

1.日志源文件: 1363157985066 13726230503 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC 120.196.100.82 i02.c.aliimg.com 24 27 2481 24681 200 1363157995052 13826544101 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC 120.197.40.4 4 0 264 0 200 1363157991076 13926435656 20-10-7A-28-CC-0A:CMCC 120.196.100.99

一. 为什么javaBean要继承Writable和WritableComparable接口? 1. 如果一个javaBean想要作为MapReduce的key或者value,就一定要实现序列化,因为在Map到Reduce阶段的时候,只能是传输二进制数据,不可能将字符流直接进行RPC传输, 只要一个javabean实现了序列化和反序列化,就可以做为key或者value 最简单的序列化和反序列化就是实现Writable接口 ps:javaBean在作为key的时候有点不同,除了要继承Writabl

在直接学习hadoop的排序之前还要了解一些基本知识. Hadoop的序列化和比较接口 Hadoop的序列化格式:Writable Writable是Hadoop自己的序列化格式,还要一个子接口是WritableComparable<T>, public interface WritableComparable<T> extends Writable, Comparable<T> 这样一来WritableComparable接口不仅有序列化的功能,还可以进行比较. 排序

http://www.aboutyun.com/thread-8927-1-1.html Mapreduce在hadoop中是一个比較难以的概念.以下须要用心看,然后自己就能总结出来了. 概括: combine和partition都是函数.中间的步骤应该仅仅有shuffle! 1.combine combine分为map端和reduce端,作用是把同一个key的键值对合并在一起,能够自己定义的. combine函数把一个map函数产生的<key,value>对(多个key,value)合并成一

摘要:在排序和reducer 阶段,reduce 侧连接过程会产生巨大的网络I/O 流量,在这个阶段,相同键的值被聚集在一起. 本文分享自华为云社区<MapReduce 示例:减少 Hadoop MapReduce 中的侧连接>,作者:Donglian Lin. 在这篇博客中,将使用 MapReduce 示例向您解释如何在 Hadoop MapReduce 中执行缩减侧连接.在这里,我假设您已经熟悉 MapReduce 框架并知道如何编写基本的 MapReduce 程序.本博客中讨论的主题如下

一.MapReduce中有哪些常见算法 (1)经典之王:单词计数 这个是MapReduce的经典案例,经典的不能再经典了! (2)数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重. (3)排序:按某个Key进行升序或降序排列 (4)TopK:对源数据中所有数据进行排序,取出前K个数据,就是TopK. 通常可以借助堆(Heap)来实现TopK问题. (5)选择:关系代数基

html,body,div,span,applet,object,iframe,h1,h2,h3,h4,h5,h6,p,blockquote,pre,a,abbr,acronym,address,big,cite,code,del,dfn,em,img,ins,kbd,q,s,samp,small,strike,strong,sub,sup,tt,var,b,u,i,center,dl,dt,dd,ol,ul,li,fieldset,form,label,legend,table,caption

解决MVC中JSON字符长度超出限制的异常 解决方法如下: <configuration> <system.web.extensions> <scripting> <webServices> <jsonSerialization maxJsonLength="2147483644"/> </webServices> </scripting> </system.web.extensions>

MapReduce中作业调度机制主要有3种: 1.先入先出FIFO      Hadoop 中默认的调度器,它先按照作业的优先级高低,再按照到达时间的先后选择被执行的作业. 2.公平调度器(相当于时间片轮转调度)      为任务分配资源的方法,其目的是随着时间的推移,让提交的作业获取等量的集群共享资源,让用户公平地共享集群.具体做法是:当集群上只有一个任务在运行时,它将使用整个集群,当有其他作业提交时,系统会将TaskTracker节点空间的时间片分配给这些新的作业,并保证每个任务都得到大概等

div中的字符换行 转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a79bc480100tizi.html   1.强制不换行,同时以省略号结尾. <div style="width:100px;overflow:hidden;white-space:nowrap;text-overflow:ellipsis;" > 你好朋友为什么不能看到效果啊 </div> 2.css自动换行 div{ word-wrap: break-word;

字符是可用多种不同方式表示的抽象实体. 字符编码是一种为受支持字符集中的每个字符进行配对的系统,配对时使用的是表示该字符的某些值. 例如,摩尔斯电码是一种为罗马字母表中的每个字符进行配对的字符编码,配对时使用的是适合在电报线路中传输的点和线模式. 计算机的字符编码将所支持字符集中的每个字符与代表该字符的数值进行配对.字符编码具有两个不同的组件: 编码器,将字符序列转换为数值序列(字节). 解码器,将字节序列转换为字符序列. 字符编码描述了编码器和解码器的操作规则. 例如,UTF8Encoding

在SQL中取出字符串中数字部分或在SQL中取出字符部分 编写人:CC阿爸 2013-10-18 近来在开发一个项目时,一包含数字的字符串,需要取出中间的数字部分进行排序.经过baidu搜索.并结合自己项目的需求,编写了一个自定义的SQL函数用供项目中使用. /****** Object: UserDefinedFunction [dbo].[F_Get_No] Script Date: 10/18/2013 22:03:13 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QU

bat中的特殊字符,以及需要在bat中当做字符如何处理 批处理.Bat 中特殊符号的实际作用,Windows 批处理中特殊符号的作用: @ \\隐藏命令的回显. ~ \\在for中表示使用增强的变量扩展: 在set中表示使用扩展环境变量指定位置的字符串: 在set/a中表示按位取反. % \\使用两个%包含一个字符串表示引用环境变量.比如一个%time%可以扩展到当前的系统时间; 单个%紧跟0-9的一个数字表示引用命令行参数: 用于for中表示引用循环变量: 连续的两个%表示执行时脱为一个%.

尽管现在呼吁所有的程序都使用unicode编码,所有的网站都使用utf-8编码,来一个统一的国际规范.但仍然有很多,包括国内及国外(特别是非英语国家)的一些cms,仍然使用着自己国家的一套编码,比如gbk,作为自己默认的编码类型.也有一些cms为了考虑老用户,所以出了gbk和utf-8两个版本. 我们就以gbk字符编码为示范,拉开帷幕.gbk是一种多字符编码,具体定义自行百度.但有一个地方尤其要注意: 通常来说,一个gbk编码汉字,占用2个字节.一个utf-8编码的汉字,占用3个字节.在php中