排序贯穿于Map任务和Reduce任务，是MapReduce非常重要的一环，排序操作属于MapReduce计算框架的默认行为，不管流程是否需要，都会进行排序。在MapReduce计算框架中，主要用到了两种排序方法：快速排序和归并排序快速排序：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据比另外一部分的所有数据都小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递
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2024-05-02 16:57:13
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# 使用MapReduce对HBase表排序
## 1. 简介
在大数据领域中，HBase是一个非常流行的分布式列式存储系统。而MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型。本文将教会你如何使用MapReduce对HBase表进行排序。
## 2. 流程概述
首先，我们来看一下整个流程的概述。下表展示了完成该任务所需的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----
原创
2023-08-28 09:01:58
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MapReduce 中如何处理HBase中的数据？如何读取HBase数据给Map？如何将结果存储到HBase中？ MapReduce 中如何处理HBase中的数据？如何读取HBase数据给Map？如何将结果存储到HBase中？Mapper类：包括一个内部类(Context)和四个方法(setup,map,cleanup,run)； &nbs
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2023-07-10 22:28:15
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1、输入数据：
sort1 1
sort2 3
sort2 77
sort2 54
sort1 2
sort6 22
sort6 221
sort6 20
2、目标输出
sort1 1,2
sort2 3,54,77
sort6 20,22,221MapReduce处理数据流程： 首先，MapReduce框架通过getSpl
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2024-04-09 08:35:05
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最近项目中有对一千多万的商品数据按照热度排序的操作，由于数据量很庞大，导致了java 内存的OOM，由此转而去参考下MapReduce是如何进行排序的。 1.我们知道MR程序运行时会指定Reduce的个数，比如指定了N个Reducer，那么每个Reducer中的数据都是局部有序的，但是不是全局有序的，由此引出如果N的数量=1的话，那么数据就是全局有序的，不过这个方法缺点是程序运行的速度慢，并且所有
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2024-03-29 13:46:19
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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 Re
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2024-07-24 10:24:07
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问题的提出正常情况下，Mapreduce的保障之一就是送到Reducer端的数据总是根据Reducer的输入键进行排序的，如果我们使用单个Reducer，排序就会直接了当，但是只是使用一个Reducer的情况少之又少，如果使用了多个Reducer，那么就只可能会保证每一个Reducer内的内容是会根据键进行排序的，而不会保证Reducder之间也是有序的，就会出现下面这种情况： reducer1
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2024-04-10 20:36:12
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mapreduce的shuffle机制 概述： mapreduce中，map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle； shuffle: 洗牌、发牌——（核心机制：数据分区，排序，缓存）； 具体来说：就是将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetask，并在分发的过程中，对
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2024-02-10 20:25:43
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MapReduce的shuffle机制1、概述mapreduce中，map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle；shuffle: 洗牌、发牌——（核心机制：数据分区，排序，缓存）；具体来说：就是将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetask，并在分发的过程中，对数据按key进行了分区和排序； 2、
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2024-05-01 23:05:47
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1. Mapreduce排序排序是MapReduce的灵魂，MapReduce在Map和Reduce的两个阶段当中，都在反复地执行排序。1.1 全局排序排序分为全局排序、部分排序、二次排序、辅助排序。全局排序，就是在一个MapReduce程序产生的输出文件中，所有的结果都是按照某个策略进行排序的，例如降序还是升序。MapReduce只能保证一个分区内的数据是key有序的，一个分区对应一个reduc
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2024-03-19 00:39:01
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一 . MapReduce 工作机制详解1． MapTask工作机制2． ReduceTask工作机制3. Shuffle 机制Shuffle 就是从map的输出 到 Reduce阶段的输入 在这一过程中经历了OutPutCollection阶段的根据HashPartition的分区，到maptask阶段的缓存区的2：8划分 ，排序 ，Combiner的合并，当内存大于8的时候溢出到磁盘，在磁盘中
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2024-04-24 11:55:34
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二次排序：mapreduce计算过程和输出，都是啊按照key自动排序的，要是想value也要排序输出，即key第一排序，value第二次排序的方式。1 步骤图如下2 主要代码实现：以题为例，集群上某表结构为（学号，姓名，课程名称，成绩）四个属性。用MR框架实现学号第一次排序你相同学号的情况下再成绩倒叙排列。最后输出字段（学号，姓名，课程名称，成绩）。原表如下图： 代码：public class S
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2024-04-29 14:43:23
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MapReduce实现分组排序以某次竞赛为例，分别进行如果实现：取每组中男生前三名成绩和女生前三名成绩按照年龄分组降序输出所有人的成绩等价的SQL
0. 预备知识
0.1 基于MapReduce实现分组、排序：
分组：
相当于group by。
MapReduce的实现：相当于分区，以求处理手机上网日志为例，把手机号和非手机号分为两组。 在map和reduce阶段
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2024-05-08 19:10:28
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Hadoop、Spark等分布式数据处理框架在宣传自己的性能时大都以排序效果来做比较，各种类别的Sort Benchmark已成为行业基准测试。之所以选择排序是因为排序的核心是shuffle操作，数据的传输会横跨集群中所有主机，Shuffle基本支持了所有的分布式数据处理负载。 下面就来详细分析一下使用mapreduce实现排序的基本过程。先看一些准备知识。 MapReduce中的数据流动最简单
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2024-04-24 12:48:36
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数据： 2012,01,01,5
2012,01,02,45
2012,01,03,35
2012,01,04,10
2001,11,01,46
2001,11,02,47
2001,11,03,48
2001,11,04,40
2005,08,20,50
2005,08,21,52
2005,08,22,38
2005,08,23,70 需求： 数据包含2个内容，年月日以及温度，要求输出结果为：
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2024-08-07 14:21:35
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文章目录☠ WritableComparator排序案例(辅助排序---GroupingComparator、二次排序)▪ 案例需求分析代码实现• 思路一：利用
原创
2022-08-12 10:45:58
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排序 排序是MapReduce的核心技术。 1.准备 示例：按照气温字段对天气数据集排序。由于气温字段是有符号的整数，所以不能将该字段视为Text对象并以字典顺序排序。反之，用顺序文件存储数据，其IntWritable键代表气温(并且正确排序)，其Text值就是数据行。MapReduce作业只包含m
原创
2022-06-10 19:50:43
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MapReduce中不管是在map端还是reduce端，都是反复地执行排序，排序是MapReduce的灵魂在MapReduce中有两种排序方式，分别是快速排序和归并排序快速排序：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。归并排序：归并排序(M
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2024-02-28 14:59:56
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一。排序的分类排序贯穿于Map任务和Reduce任务，是MapReduce非常重要的一环，排序操作属于MapReduce计算框架的默认行为，不管流程是否需要，都会进行排序。在MapReduce计算框架中，主要用到了两种排序方法：快速排序和归并排序快速排序： 通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据比另外一部分的所有数据都小，然后再按此方法对这两部
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2024-03-27 13:35:15
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MapReduce工作原理1 Map阶段工作大纲 2 Reduce阶段工作大纲 Shuffle机制1 Shuffle机制简介上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下： 1）MapTask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中 2）从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可
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2024-04-22 20:36:03
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