一.序列化   (*) 核心接口:Writable接口.如果有一个类实现了Writable接口,就可以作为Map/Reduce的key和value.    举例: 读取员工数据,生成员工对象,直接存储在HDFS 序列化的顺序和反序列化 的顺序要保持相同. public void readFields(DataInput input) throws IOException{ } pubic void write(DataOutput output) throws IOException{  } 二

题目:合并已排序数组 难度:Easy 题目内容: Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array. 翻译: 给定两个排序的整数数组nums1和nums2,将nums2合并到nums1中作为一个排序数组. 注意: nums1和nums2中初始化的元素数量分别为m和n. nums1有足够的空间(大小大于或等于m+n)来容纳nums2中的额外元素. 我的思路:此处和归

每一条记录开始是进入到map函数进行处理,处理完了之后立马就入自定义分区函数中对其进行分区,当所有输入数据经过map函数和分区函数处理完之后,就调用自定义二次排序函数对其进行排序. MapReduce处理数据的大概简单流程:首先,MapReduce框架通过getSplit方法实现对原始文件的切片之后,每一个切片对应着一个map task,inputSplit输入到Map函数进行处理,中间结果经过环形缓冲区的 排序,然后分区.自定义二次排序(如果有的话)和合并,再通过shuffle操作将数据传输到

参考:http://eric-gcm.iteye.com/blog/1807468 file1.txt: 2 32 654 32 15 756 65223 file2.txt: 5956 22 650 92 file3.txt: 26 54 6 JAVA代码: import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.a

1. 设计思路 在MapReduce过程中自带有排序,可以使用这个默认的排序达到我们的目的. MapReduce 是按照key值进行排序的,我们在Map过程中将读入的数据转化成IntWritable类型,然后作为Map的key值输出. Reduce 阶段拿到的就是按照key值排序好的<key,value list>,将key值输出,并根据value list 中元素的个数决定key的输出次数. 2. 实现 2.1 程序代码 package sort; import java.io.IOExce

Hadoop技术内幕中指出Top K算法有两步,一是统计词频,二是找出词频最高的前K个词.在网上找了很多MapReduce的Top K案例,这些案例都只有排序功能,所以自己写了个案例. 这个案例分两个步骤,第一个是就是wordCount案例,二就是排序功能. 一,统计词频 package TopK; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configu

当某些操作需要涉及合并Datatable时,我们应该如何操作呢? 下面是自己总结的一些方法: 当有两表dt1和dt2的时候,使用dt1.Merge(dt2) 可以将表1表2中相同的合并在一起 排序方法见下 这时可能会有重复行的问题,可以采用如下方法解决

python字典dictionary几个不常用函数例子 一.字典声明 如,d={}; d= {'x':1,'b':2} d1 = dict(x=1,y=2,z=3)     d2 = dict(a=3,b=4,c=5) 二 .方法说明: 参考:http://blog.csdn.net/wangran51/article/details/8440848 Operation Result Notes len(a) the number of items in a 得到字典中元素的个数   a[k]

问题描述 将乱序数字按照升序排序. 思路描述 按照mapreduce的默认排序,依次输出key值. 代码 package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs

附录之前总结的一个例子: http://www.cnblogs.com/DreamDrive/p/7398455.html 另外两个有价值的博文: http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2011/09/03/2165805.html http://blog.csdn.net/heyutao007/article/details/5890103 一.MR的二次排序的需求说明 在mapreduce操作时,shuffle阶段会多次根据key值排序.但是在shu

前言部分: 在Map阶段,使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splites,同时InputFormat提供一个RecordReder的实现.本实验中使用的是TextInputFormat,他提供的RecordReder会将文本的字节偏移量作为key,这一行的文本作为value.这就是自定义Map的输入是<LongWritable, Text>的原因.然后调用自定义Map的map方法,将一个个<LongWritable

void merge(int A[], int m, int B[], int n) { int *a=A,*b=B; ,j=; ||m==){ //针对特殊情况,比如A或B中无元素的情况 &&m!=||n==&&m==) return; else ;i<n;i++) A[i]=B[i]; return; } do{ while(*b>=*a&&i<m){ a++; i++; // i记录A中要插入的位置 } for(j=m;j>i;

Rank of Tetris Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 9267    Accepted Submission(s): 2668 Problem Description 自从Lele开发了Rating系统,他的Tetris事业更是如虎添翼,不久他遍把这个游戏推向了全球. 为了更好的符合那些爱好者的喜好,Lele又想

let array = ['fds', 'ewfg1', 'cvd', 'ew', 'qer', 'jjh', 'rth', 'asd', 'vsd', 'tteh', 'fxv']; let map = {}; for(let i = 0; i < 26; i++){ const key = String.fromCharCode(65 + i) //A-Z赋给key当作键 map[key] = { title: key, items: [] } array.map((v,k)=>{ //遍

主要是两个步骤, 1.处理接口返回数据,给其添加两个属性,一个是合并行数(列数),一个是当前数据的序号 2.在columns结合antd官网的处理方法合并表格 3.尽可能得减少计算量 数据处理函数 /** * 表单表头合并 * @param list 需要遍历的数组 * @param key 合并依赖的字段名 */ //主要赋予两个属性,一个是total:该条数据占几行 number:该条数据的序号 export const getTotal = (list, key) => { let num

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.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

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,

清明刚过,该来学习点新的知识点了. 上次说到关于MapReduce对于文本中词频的统计使用WordCount.如果还有同学不熟悉的可以参考博文大数据系列之分布式计算批处理引擎MapReduce实践. 博文发表后很多同学私下反映对于MapReduce的处理原理没有了解到.在这篇博文中楼主与大家交流下MapReduce的数据处理原理及MR中各角色的职责. 文末还有示例代码讲解.. 1.MapReduce中的数据流动 最简单的过程: map - reduce 定制了partitioner以将map的结

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

默认情况下,Map 输出的结果会对 Key 进行默认的排序,但是有时候需要对 Key 排序的同时再对 Value 进行排序,这时候就要用到二次排序了.下面让我们来介绍一下什么是二次排序. 二次排序原理         我们把二次排序主要分为以下几个阶段. Map 起始阶段         在Map阶段,使用 job.setInputFormatClass() 定义的 InputFormat ,将输入的数据集分割成小数据块 split,同时 InputFormat 提供一个 RecordReade