MapReduce自带的分区器是HashPartitioner 原理:先对map输出的key求hash值,再模上reduce task个数,根据结果,决定此输出kv对,被匹配的reduce任务取走. 自定义分分区需要继承Partitioner,复写getpariton()方法 自定义分区类: 注意:map的输出是<K,V>键值对 其中int partitionIndex = dict.get(text.toString()),partitionIndex是获取K的值 附:被计算的的文本 Dea

@ 目录 问题引出 默认Partitioner分区 自定义Partitioner步骤 Partition分区案例实操 分区总结 问题引出 要求将统计结果按照条件输出到不同文件中(分区). 比如:将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中(分区) 默认Partitioner分区 public class HashPartitioner<K,V> extends Partitioner<K,V>{ public int getPartition(K key,V value, in

在spark中,框架默认使用的事hashPartitioner分区器进行对rdd分区,但是实际生产中,往往使用spark自带的分区器会产生数据倾斜等原因,这个时候就需要我们自定义分区,按照我们指定的字段进行分区.具体的流程步骤如下: 1.创建一个自定义的分区类,并继承Partitioner,注意这个partitioner是spark的partitioner 2.重写partitioner中的方法 override def numPartitions: Int = ??? override def

package cn.xiaojf.kafka.producer; import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner; import org.apache.kafka.common.Cluster; import org.apache.kafka.common.PartitionInfo; import org.apache.kafka.common.utils.Utils; import java.util.List; import ja

最近因为手抖,在Spark中给自己挖了一个数据倾斜的坑.为了解决这个问题,顺便研究了下Spark分区器的原理,趁着周末加班总结一下~ 先说说数据倾斜 数据倾斜是指Spark中的RDD在计算的时候,每个RDD内部的分区包含的数据不平均.比如一共有5个分区,其中一个占有了90%的数据,这就导致本来5个分区可以5个人一起并行干活,全都压到一个人身上了.遇到这种问题,网上有很多的解决办法: 比如这篇写的就不错:http://www.cnblogs.com/jasongj/p/6508150.html 倒

消息在经过拦截器.序列化后,就需要确定它发往哪个分区,如果在ProducerRecord中指定了partition字段,那么就不再需要partitioner分区器进行分区了,如果没有指定,那么会根据key来将数据进行分区,如果partitioner和key都没有指定,那么就会采用默认的方式进行数据分区. 有没有指定partition可以从源码中看出: public ProducerRecord(String topic, Integer partition, K key, V value) {}

上篇文章学习kafka的基本安装和基础概念,本文主要是学习kafka的常用API.其中包括生产者和消费者, 多线程生产者,多线程消费者,自定义分区等,当然还包括一些避坑指南. 首发于个人网站:链接地址 准备工作 kafka版本:2.11-1.1.1 操作系统:centos7 java:jdk1.8 有了以上这些条件就OK了,具体怎么安装和启动Kafka这里就不强调了,可以看上一篇文章. 新建一个maven工程,需要的依赖如下: <dependency> <groupId>org.a

RDD的分区器 Spark目前支持Hash分区和Range分区,用户也可以自定义分区,Hash分区为当前的默认分区,Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数.RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数. 注意: (1)只有Key-Value类型的RDD才有分区器的,非Key-Value类型的RDD分区器的值是None (2)每个RDD的分区ID范围:0~numPartitions-1,决定这个值是属于那个分区的. Hash分区 HashPartitioner分区

参考文档:http://www.datastax.com/documentation/cassandra/1.2/webhelp/index.html#cassandra/architecture/architecturePartitionerAbout_c.html#concept_ds_dwv_npf_fk 一个分区器决定了数据是怎样分布在集群中的节点上的.通常,一个分区器就是一个hash函数去计算每一行键值的hash值——token.每一行数据通过一个键值唯一标识并且在集群中按token分

一.接口回调+自定义分区 1.接口回调:在使用消费者的send方法时添加Callback回调 producer.send(new ProducerRecord<String, String>("xinnian", "20" + i + "年新年好!"), new Callback() { public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) { if

实例功能:当用户登陆后,session超时后则返回到登陆页面重新登陆. 为了更好的实现此功能我们先将session失效时间设置的小点,这里我们设置成1分钟 修改web.xml view plaincopy to clipboardprint? <session-config>  <session-timeout>1</session-timeout>  </session-config>   <session-config> <sessio

自定义拦截器(权限管理),包含了对ajax和表单请求的拦截 package com.interceptor; import java.io.IOException; import java.io.PrintWriter; import java.util.Map; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; import org.apache.struts

0.拦截器的调用原理: 拦截器是一个继承了序列化接口的普通接口.其工作原理是讲需要被拦截的对象作为参数传到intercept()方法内,在方法内部对此对象进行处理之后再执行原方法.intercept(ActionInvocation invocation)是拦截处理的方法. Interceptor .java public interface Interceptor extends Serializable { /** * Called to let an interceptor clean u

一 客户端 在上一篇博客创建的简单生产者的基础上,进行两个修改操作: 1.新建SimplePartitioner.java,修改返回分区为1. SimplePartitioner.java代码如下 package cn.test.mykafka; import java.util.Map; import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner; import org.apache.kafka.common.Cluster; /** * 简单分区

一.Struts2内置拦截器 Struts2中内置类许多的拦截器,它们提供了许多Struts2的核心功能和可选的高级特 性.这些内置的拦截器在struts-default.xml中配置.只有配置了拦截器,拦截器才可以正常的工作和运行.Struts 2已经为您提供丰富多样的,功能齐全的拦截器实现.大家可以至struts2的jar包内的struts-default.xml查看关于默认的拦截器与 拦截器链的配置.内置拦截器虽然在struts2中都定义了,但是并不是都起作用的.因为并不是所有拦截器都被加

当遇到有特殊的业务需求时,需要对hadoop的作业进行分区处理 那么我们可以通过自定义的分区类来实现 还是通过单词计数的例子,JMapper和JReducer的代码不变,只是在JSubmit中改变了设置默认分区的代码,见代码: //1.3分区 //设置自定义分区类 job.setPartitionerClass(JPartitioner.class); //设置分区个数--这里设置成2,代表输出分为2个区,由两个reducer输出 job.setNumReduceTasks(2); 自定义的JP

一.调度器 配置 SCHEDULER = 'scrapy.core.scheduler.Scheduler' #表示scrapy包下core文件夹scheduler文件Scheduler类# 可以通过设置SCHEDULER值来使用自定义的调度器, 源码 import os import json import logging import warnings from os.path import join, exists from queuelib import PriorityQueue fr

分区器作用:决定该数据在哪个分区 概览: 仅仅只有pairRDD才可能持有分区器,普通RDD的分区器为None 在分区器为None时RDD分区一般继承至父RDD分区 初始RDD分区数: 由集合创建,RDD分区数为cores总数 由本地文件创建,RDD分区数为本地文件分片数 由HDFS文件创建,RDD分区数为block数 1.HashPartitioner 计算公式:x=key.hashcode%分区数,如果为正 x即该数据所在分区,如果为负 x+总分区数 即为当前key所在分区 触发情况: re

0. 零碎概念 (1) 这个有点疑惑,有可能是错误的. (2) 此处就算地址写错了也不会报错,因为此操作只是读取数据的操作(元数据),表示从此地址读取数据但并没有进行读取数据的操作 (3)分区(有时间看HaDoopRDD这个方法的源码,用来计算分区数量的) 物理切片:实际将数据切分开,即以前的将数据分块(每个数据块的存储地址不一样),hdfs中每个分块的大小为128m 逻辑切片:指的是读取数据的时候,将一个数据逻辑上分成多块(这个数据在地址上并没有分开),即以偏移量的形式划分(各个Task从某个

1. 什么是Struts2 验证器 一个健壮的 web 应用程序必须确保用户输入是合法.有效的. Struts2 的输入验证 基于 XWork Validation Framework 的声明式验证:Struts2 提供了一些基于 XWork Validation Framework 的内建验证程序. 使用这些验证程序不需要编程, 只要在一个 XML 文件里对验证程序应该如何工作作出声明就可以了. 需要声明的内容包括: 哪些字段需要进行验证 使用什么验证规则 在验证失败时应该把什么样的出错消息发