/** * 将一个指定类型对象的集合按照自定义的一个操作分组: 每组对应一个List.最终返回结果类型是:List<List<T>> * * @param <T> */ static class GroupToList<T> implements Collector<T, List<List<T>>, List<List<T>>> { /** * 集合中对象两两比较,满足自定义的条件(operati

Job类  /**    * Define the comparator that controls which keys are grouped together    * for a single call to    * {@link Reducer#reduce(Object, Iterable,    *                       org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context)}    * @param cls the raw

matadata: hadoop a spark a hive a hbase a tachyon a storm a redis a 自定义分组 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.had

我想得到按流量来排序,而且还是倒序,怎么达到实现呢? 达到下面这种效果, 默认是根据key来排, 我想根据value里的某个排, 解决思路:将value里的某个,放到key里去,然后来排 下面,开始weekend110的hadoop的自定义排序实现 将FlowSortMapper.FlowSortReduce.FlowSortRunner.FlowSortBean,全放到一个SortMR里. V2我们不要,怎么写代码? 那么,我们想要实现由 达到下面这种效果, 也要修改FlowBean代码 多领

前言:在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). 有没有这种情况?有的,在本人的storm项目中,采用结合sp

Hbas预分区 在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). storm的自定义分组 有没有这种情况?有的,在本

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

public static void main(String[] args) { List<GroupDetailDTO> list = new ArrayList<>(); GroupDetailDTO dto1 = new GroupDetailDTO(); dto1.setHeadsetId(1); dto1.setTime("2020-01-03"); dto1.setActConcreteTime("a"); dto1.setPla

什么是函数编程接口? 约束:抽象方法有且只有一个,即不能有多个抽象方法,在接口中覆写Object类中的public方法(如equal),不算是函数式接口的方法. 被@FunctionalInterface注解该接口,没有该注解的接口满足约束也行. 自定义一个函数式编程接口 /** * 自定义一个函数式编程接口 * 函数式编程只有一个抽象方法,所以默认的是实现的是这个抽象方法 * @param <T> * @param <R> */ @FunctionalInterface publ

1:首先搞好实体类对象: write 是把每个对象序列化到输出流,readFields是把输入流字节反序列化,实现WritableComparable,Java值对象的比较:一般需要重写toString(),hashCode(),equals()方法 package com.areapartition; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apach

数据库中根据多个条件进行分组 ) from tableA group by a, b 现在不使用sql,而直接使用java编写分组,则通过Java8根据多个条件进行分组代码如下: List<User> list = Arrays.asList( new User("name1", "pwd1"), new User("name2", "pwd2"), new User("name1", &quo

hadoop开发中我们会遇到类似这样的问题,比如 如何将不同省份的手机号分别输出到不同的文件中,本片文章将对hadoop内置的Partition类进行重写以解决这个问题. MapReduce的使用者通常会指定Reduce任务和Reduce任务输出文件的数量(R).用户在中间key上使用分区函数来对数据进行分区,之后在输入到后续任务执行进程.Hadoop中自带了一个默认的分区类HashPartitioner,它继承了Partitioner类,提供了一个getPartition的方法,它的定义如下所

1.概念 2.Hadoop默认分组机制--所有的Key分到一个组,一个Reduce任务处理 3.代码示例 FlowBean package com.ares.hadoop.mr.flowgroup; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; public class FlowBean

//根据排课id分组 Map<Integer, List<Schedule4Homework>> idSchedule4HomeworksMap = schedule4Homeworks.stream().collect(Collectors.groupingBy(Schedule4Homework::getScheduleId)); //根据时间排序(reversed方法表示倒序) memberCards.sort(Comparator.comparing(MemberCard:

有的时候,你需要进行一些更加复杂的操作,比如,将日期调整到下个周日.下个工作日,或者是本月的最后一天.这时,你可以使用重载版本的with方法,向其传递一个提供了更多定制化选择的TemporalAdjuster对象,更 加 灵 活 地 处 理 日 期 看下接口定义,就一个方法 @FunctionalInterfacepublic interface TemporalAdjuster { Temporal adjustInto(Temporal temporal);} 这里一些常用的操作在Tempo

现有数据如下: 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 要求为: 先按第一列从小到大排序,如果第一列相同,按第二列从小到大排序 如果是hadoop默认的排序方式,只能比较key,也就是第一列,而value是无法参与排序的 这时候就需要用到自定义的排序规则 解决思路: 自定义数据类型,将原本的key和value都包装进去 将这个数据类型当做key,这样就比较key的时候就可以包含第一列和第二列的值了 自定义数据类型NewK2如下: //要实现自定义的排序规则必须实现WritableComp

一.简介 Java 8 已经发布很久了,很多报道表明Java 8 是一次重大的版本升级.Java 8是 Java 自 Java 5(发布于2004年)之后的最重要的版本.这个版本包含语言.编译器.库.工具和JVM等方面的十多个新特性.在本文中我们将学习这些新特性,并用实际的例子说明在什么场景下适合使用. 语言 编译器 库 工具 JVM 二.Java语言的新特性 1.Lambda表达式 Lambda 表达式(也称为闭包)是Java 8中最大和最令人期待的语言改变.它允许我们将函数当成参数传递给某个

分组集(Grouping Sets)是多个分组的并集,用于在一个查询中,按照不同的分组列对集合进行聚合运算,等价于对单个分组使用“union all”,计算多个结果集的并集.使用分组集的聚合查询,返回的select 子句相同,由于select子句只能引用分组列,因此,在单个分组中缺失的分组列,TSQL返回NULL值. TSQL使用 group by 子句分组,有4种不同的语法: group by a,b group by rollup(a,b) group by cube(a,b) group

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

本节所用到的数据下载地址为:http://pan.baidu.com/s/1bnfELmZ MapReduce的排序分组任务与要求 我们知道排序分组是MapReduce中Mapper端的第四步,其中分组排序都是基于Key的,我们可以通过下面这几个例子来体现出来.其中的数据和任务如下图1.1,1.2所示. #首先按照第一列升序排列,当第一列相同时,第二列升序排列 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 ------------------- #结果 1 1 2 1 2 2 3 1 3 2