具体脚本语法请自行搜索“Groovy”语法. { "from" : 0, "size" : 5, "query" : { "bool" : { "filter" : { "terms" : { "id" : [ "33009", "30025", "20281", "16221", &qu

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 

Wordpress中,根据根据自定义字段排序和查询是通过WP_Query()方法 如根据 一个自定义的sort的数字字段从小到大进行排序 $args = array( 'post_type' => 'product', 'orderby' => array( 'meta_value_num'=>'ASC' ), 'meta_key' => 'sort', ); $query = new WP_Query( $args ); 如根据自定义字段排序和查询,则可以使用meta_query

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

这种方法比第一种方法麻烦些 Log4Net.config <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> <configuration> <!-- Author:GaoBingBing--> <configSections> <section name="log4net" type="log4net.Config.Log4NetConfiguratio

/** * 二维数组根据某个字段按指定排序方式排序 * @param $arr array 二维数组 * @param $field string 指定字段 * @param int $sort_order string SORT_ASC 按照上升顺序排序, SORT_DESC 按照下降顺序排序(具体请参考array_multisort官方定义) * @param int $sort_flags string 排序类型标志(具体请参考array_multisort官方定义) * @return

在SharePoint 2010中实现View Action Button效果. http://www.sharepointblogs.be/blogs/vandest/archive/2008/06/20/view-action-button.aspx 1. 创建自定义字段类ViewActionButton 继承自 SPTextField public class ViewActionButton : SPField { #region Constructors public ViewActi

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

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

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

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

mr自带的例子中的源码SecondarySort,我重新写了一下,基本没变. 这个例子中定义的map和reduce如下,关键是它对输入输出类型的定义:(java泛型编程) public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, IntPair, IntWritable> public static class Reduce extends Reducer<IntPair, NullWritable, IntWritable,

上一篇博客说明了怎么自定义Key,而且用了二次排序的例子来做测试,但没有详细的说明二次排序,这一篇说详细的说明二次排序,为了说明曾经一个思想的误区,特地做了一个3个字段的二次排序来说明.后面称其为“三次排序”.测试数据:a1,b2,c5a4,b1,c3a1,b2,c4a2,b2,c4a2,b1,c4a4,b1,c2测试目的:输出以下结果首先根据第一个自段排序,如果第一个字段排好后再根据第二个字段的升序排序最后在根据第三个字段进行排序,得到以下结果.a1      b2,c4a1      b2,

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

实验指导: 6.1 实验目的基于MapReduce思想,编写SecondarySort程序. 6.2 实验要求要能理解MapReduce编程思想,会编写MapReduce版本二次排序程序,然后将其执行并分析执行过程. 6.3 实验原理MR默认会对键进行排序,然而有的时候我们也有对值进行排序的需求.满足这种需求一是可以在reduce阶段排序收集过来的values,但是,如果有数量巨大的values可能就会导致内存溢出等问题,这就是二次排序应用的场景——将对值的排序也安排到MR计算过程之中,而不是单

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:

   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基

转自:http://blog.csdn.net/heyutao007/article/details/5890103 mr自带的例子中的源码SecondarySort,我重新写了一下,基本没变. 这个例子中定义的map和reduce如下,关键是它对输入输出类型的定义:(java泛型编程) public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, IntPair, IntWritable> public static class Red

什么是二次排序 待排序的数据具有多个字段,首先对第一个字段排序,再对第一字段相同的行按照第二字段排序,第二次排序不破坏第一次排序的结果,这个过程就称为二次排序. 如何在mapreduce中实现二次排序 mapreduce的工作原理 MR的工作原理如下图(如果看不清可右键新标签页查看): 图片部分数据参考自:https://www.bbsmax.com/A/KE5Qjg6qdL/ 相关重点: 分区(partitioning):使得具有相同Key值的键值对可以被划分到一起,并且保证对应单个Key值的

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 RecordReader的实现.本课程中使用的是 Te

Django---ORM的常用字段和自定义字段,DjangoORM字段与数据库类型对应,字段参数和Meta的参数,Django的admin操作,13中orm操作方法,单标的双下方法 一丶ORM常用字段和自定义字段 常用字段 AutoField # 主键 自增的整形字段,必填参数primary_key=True,则成为数据库的主键.无该字段时,django自动创建. 一个model不能有两个AutoField字段. CharField # 字符串 字符类型,必须提供max_length参数.max