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

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

Mapreduce的文件和hbase共同输入 package duogemap;   import java.io.IOException;   import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; i

mapreduce多文件输出的两方法   package duogemap;   import java.io.IOException;   import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apach

[源码下载] 背水一战 Windows 10 (85) - 文件系统: 获取文件夹和文件, 分组文件夹, 排序过滤文件夹和文件, 搜索文件 作者:webabcd 介绍背水一战 Windows 10 之 文件系统 获取文件夹和文件 分组文件夹 排序过滤文件夹和文件 搜索文件 示例1.演示如何获取文件夹和文件FileSystem/FolderFileAccess.xaml <Page x:Class="Windows10.FileSystem.FolderFileAccess" xm

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Partition的概念以及使用.(1)Partition的原理和作用        得到map给的记录后,

转载:http://blog.tianya.cn/m/post.jsp?postId=53271442 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 -reduce 2.Mapreduce中Partiti

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

在Windows应用商店应用程序中浏览用户库中的文件时,可以将文件或者文件夹分组显示,以便于进行分类浏览,这类似于音乐库中的文件可以按照艺术家名称.创建日期或者评级等多种方式进行分类.本节内容将会介绍如何对用户库中的文件进行分组. 下面以一个应用程序为例,介绍如何将图片库中的文件根据文件类型进行分组,并显示分组后的结果. 在Visual Studio 2012中新建一个Windows应用商店的空白应用程序项目,并命名为FileGroup.由于应用需要访问图片库,所以首先需要为应用开启图片库访问权

近期在做数据分析的时候.须要在mapreduce中调用c语言写的接口.此时就须要把动态链接库so文件分发到hadoop的各个节点上,原来想自己来做这个分发,大概过程就是把so文件放在hdfs上面,然后做mapreduce的时候把so文件从hdfs下载到本地,但查询资料后发现hadoop有对应的组件来帮助我们完毕这个操作,这个组件就是DistributedCache,分布式缓存,运用这个东西能够做到第三方文件的分发和缓存功能,以下具体解释: 假设我们须要在map之间共享一些数据,假设信息量不大,我

一.小文件优化 1.Mapper类 package com.css.combine; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; /** * 思路? * wordcou

在MapReduce使用过程中.一般会遇到输入文件特别小(几百KB.几十MB).而Hadoop默认会为每一个文件向yarn申请一个container启动map,container的启动关闭是很耗时的. Hadoop提供了CombineFileInputFormat.一个抽象类.作用是将多个小文件合并到一个map中,我们仅仅需实现三个类: CompressedCombineFileInputFormat CompressedCombineFileRecordReader CompressedCom

指对Reduce阶段的数据根据某一个或几个字段进行分组. 案例 需求 有如下订单数据 现在需要找出每一个订单中最贵的商品,如图 需求分析 利用"订单id和成交金额"作为key,可以将Map阶段读取到的所有订单数据先按照订单id(升降序都可以),再按照acount(降序)排序,发送到Reduce. 在Reduce端利用groupingComparator将订单id相同的kv聚合成组,然后取第一个成交金额即是最大值(若有多个成交金额并排第一,则都输出). Mapper阶段主要做三件事: k

背景   当有时候一个文件夹下有几万个几十万个文件时,我们的桌面终端打开这个文件夹可能会卡.或者将文件进行批量上传时,如果是在文件夹下全选,那么基本上浏览器就卡死了,当然也不能这样子操作滴~   题主最近就遇到这样一个问题,批量上传文件,有几万个,担心全选会搞崩浏览器或者cmd终端,于是打算将数据分组,分批次上传,减少风险压力.可能有的同学会说,那简单嘛,直接ctrl C+V完事儿,但是人这个眼睛呐,越集中注意力看一个字,就越不觉得它像个字,所以难免会出错的,而且拖动也会很卡. 作为一个搞电脑的

5.1 小文件 大数据这个概念似乎意味着处理GB级乃至更大的文件.实际上大数据可以是大量的小文件.比如说,日志文件通常增长到MB级时就会存档.这一节中将介绍在HDFS中有效地处理小文件的技术. 技术24 使用Avro存储多个小文件假定有一个项目akin在google上搜索图片,并将数以百万计的图片存储分别在HDFS中.很不幸的是,这样做恰好碰上了HDFS和MapReduce的弱项,如下: Hadoop的NameNode将所有的HDFS元数据保存在内存中以加快速度.Yahoo估计平均每个文件需要6

1.F(文件名称,写入数据,写入地址),用于将数据写入至磁盘文件中,如F('Data',$arr,'./Data/'),作用是将$arr写入至网站根目录的Data文件夹中的Data.php中. 2.读取数据文件内容F(文件名称,'',地址),可以将文件中数据读入. 3.删除数据文件F(文件名称,null,地址). 4.项目分组: ①入口文件和普通项目一样 ②在Conf/config.php中配置项目分组 APP_GROUP_LIST => Admin,Home,User...... //定义分组

本工具可实现的效果: 1.读取大文件(大于1GB) 2.根据分隔符分割后的列分组 3.速度快. 4.处理过程中,可以随时停止处理,操作不卡死. 5.有对当前内存的实时监测,避免过多占用内存,影响系统运行. 6.实时显示处理的行数. 处理类代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.IO; using System.Linq; using System.Text

 分组:相同key的value进行分组  例子:如下输入输出,右边的第一列没有重复值,第二列取得是当第一列相同时第二例取最大值 分析:首先确定<k3,v3>,k3的选择两种方式, 方法1.前两列都作为k3 方法2.两列分别是k3和v3,此种情况的k2和v2分别是那些,第一列为k2,第二列为v2,但是最后如何无法转化为k3,v3呢,思路是从v2s中取值最大的,此种情况不能取值. 第一部分:方法二达到任务目的 (1)自定义Mapper private static class MyMapper e

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

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

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,网络上已经有很多人分享过了,但是对二次排序的实现的原理以及整个MapReduce框架的处理流程的分析还是有非常大的出入,而且部分分析是没有经过验证的.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