一、MapReduce详细工作流程Map阶段reduce阶段二、Shuffle机制流程图Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。2.1Partition分区分区指的是：将MapReduce统计的结果按照条件输出到不同的文件中。public int getPartition(K key,V value,int numReduceTasks){
return (
第一部分 分区简述(比如国家由省市来划分) 分区：map的输出经过partitioner分区进行下一步的reducer。一个分区对应一个reducer，就会使得reducer并行化处理任务。默认为1 1. Partitioner是partitioner的基类，如果需要定制partitioner也需要继承该类。 2. HashPartitioner是mapr
本次分区是采用项目垃圾分类的csv文件，按照小于4的分为一个文件，大于等于4的分为一个文件 源代码： PartitionMapper.java: package cn.idcast.partition; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import ...
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2021-07-26 15:49:00
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1. map任务处理1.3 对输出的key、value进行分区。分区的目的指的是把相同分类的<k,v>交给同一个reducer任务处理。 public static class MyPartitioner<Text, LongWritable> extends Partitioner<Text, LongWritable>{
static Has
map端分组即将相同Key的value分到一组中去，对如下原始数据进行分组，分组规则是如果第一列相同，求出第二列的最小值。3 33 23 12 22 11 1-----------------期望输出1 12 13 1-------------------在mapreduce自定义排序(map端1.4步)基础上执行分组：由于业务要求分组是按照第一列分组，但是NewK2的比较规则决
1.1分片的概念MapReduce在进行作业提交时，会预先对将要分析的原始数据进行划分处理，形成一个个等长的逻辑数据对象，称之为输入分片（inputSplit），简称“分片”。MapReduce为每一个分片构建一个单独的MapTask，并由该任务来运行用户自定义的map方法，从而处理分片中的每一条记录。1.2分片大小的选择拥有许多分片，意味着处理每个分片所需要的时间要小于处理整个输入数据所花的时间
5. MapReduce 分区在 MapReduce 中, 通过我们指定分区, 会将同一个分区的数据发送到同一个 Reduce 当 中进行处理例如: 为了数据的统计, 可以把一批类似的数据发送到同一个 Reduce 当中, 在同一个 Reduce 当中统计相同类型的数据, 就可以实现类似的数据分区和统计等其实就是相同类型的数据, 有共性的数据, 送到一起去处理Reduce 当中默认的分区只...
原创
2021-08-18 10:55:55
132阅读
5. MapReduce 分区在 MapReduce 中, 通过我们指定分区, 会将同一个分区的数据发送到同一个 Reduce 当 中进行处理例如: 为了数据的统计, 可以把一批类似的数据发送到同一个 Reduce 当中, 在同一个 Reduce 当中统计相同类型的数据, 就可以实现类似的数据分区和统计等其实就是相同类型的数据, 有共性的数据, 送到一起去处理Reduce 当中默认的分区只...
原创
2022-03-04 16:43:22
107阅读
MapReduce--->分区Partition简单简绍步骤代码简单简绍这个可以将不同类型的数据在输出的时候进行分类，分类到不同的文件中步骤继承Partitioner，实现getPartition方法分区是从0开始的，即0就是第一个分区代码import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;public class partition extends Partitio
原创
2021-08-03 10:11:30
150阅读
分区（分区实战案例）、Combiner、Shuffer1 分区2 根据部门号建立分区3 Combiner4 Shuffer手动反
原创
2022-07-12 13:54:17
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1.自定义分区：2.默认分区：mapreduce中会对key进行默认hash分区，使用的是Hashpartitioner：调用Hashpartition中的getpartition方法，里面是使用key的hashcode，观察Text类，里面有两个字段，byte数组和数组的长度，new Text（“zzd”）时会将字符串变为byte数组，（Longwritable里面是一个long字段，将传入的值
GroupingComparator是mapreduce当中reduce端的一个功能组件，主要的作用是决定哪些数据作为一组，调用一次reduce的逻辑，默认是每个不同的key，作为多个不同的组，每个组调用一次reduce逻辑，我们可以自定义GroupingComparator实现不同的key作为同一个组，调用一次reduce逻辑1、分组排序步骤：（1）自定义类继承WritableComparato
需求：在实战（一）的基础 上，实现自定义分组机制。例如根据手机号的不同，分成不同的省份，然后在不同的reduce上面跑，最后生成的结果分别存在不同的文件中。对流量原始日志进行流量统计，将不同省份的用户统计结果输出到不同文件。思考：需要自定义改造两个机制：1、改造分区的逻辑，自定义一个partitioner，主要是实现如何进行分组。
Partitioner的作用是对Mapper产生的中间结
Partitactioner Partitioner 组件可以对 MapTask后的数据按Key进行分区，从而将不同分区的Key交由不同的Reduce处理。这个也是我们经常会用到的功能。1.使用场景 比如上个案例中我们统计出来了每个用户的流量数据，那么我们接下来想把统计的用户数据根据不同的手机号输出到不同的文件中，那么这时使用分区器就非常合适了。2.HashPartitioner 在一般的
原创
2022-07-07 15:06:45
178阅读
分片、分组和分区三者的区别分片分区分组三者的区别分片对于HDFS中存储的一个文件，要进行Map处理前，需要将它切分成多个块，才能分配给不同的MapTask去执行。分片的数量等于启动的MapTask的数量。默认情况下，分片的大小就是HDFS的blockSize。分片是在读取文件之后就执行的blockSize默认大小128M。可通过设置minSize和maxSize来设置分片的大小。PS:分片的大小直接影响到MapTask的数量，可根据实际的业务需求来调整分片的大小分区分区是在shuff
原创
2021-08-03 10:08:24
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MapReduce中的分区默认是哈希分区，根据map输出key的哈希值做模运算，如下 如果我们需要根据业务需求来将map读入的数据按照某些特定条件写入不同的文件，那就需要自定义实现Partition，自定义规则 举个简单的例子，使用MapReduce做wordcount，但是需要根据单词的长度写入不
原创
2022-06-10 20:02:18
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分区的概念： Map阶段处理的数据，在向环形缓冲区写的时候 是以分区的方式写的。 一般情况下，MR程序分区数有多少 reduceTask数量就应该有多少 ，一个分区的数据一个reduceTask去处理，reduceTask处理完成之后都会生成一个结果文件举个例子：mapper阶段输出的分区是5个 但是re
分区机制：key做hash，对reduce个数取模
原创
2019-04-23 22:53:22
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Hadoop系列文章目录1、hadoop3.1.4简单介绍及部署、简单验证2、HDFS操作 - shell客户端3、HDFS的使用（读写、上传、下载、遍历、查找文件、整个目录拷贝、只拷贝文件、列出文件夹下文件、删除文件及目录、获取文件及文件夹属性等）-java4、HDFS-java操作类HDFSUtil及junit测试（HDFS的常见操作以及HA环境的配置）5、HDFS API的RESTful风格
原创
2023-05-15 15:37:23
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