自己学习排序和二次排序的知识整理如下。
1.Hadoop的序列化格式介绍:Writable
2.Hadoop的key排序逻辑
3.全排序
4.如何自定义自己的Writable类型
5.如何实现二次排序
1.Hadoop的序列化格式介绍:Writable
要了解和编写MR实现排序必须要知道的第一个知识
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2024-09-23 19:24:44
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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,c5
a4,b1,c3
a1,b2,c4
a2,b2,c4
a2,b1,c4
a4,b1,c2
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2024-09-27 15:38:20
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MapReduce二次排序 简要说明mapreduce>>>>>>>>>>数据分析需要数据挖掘、数据清洗、数据可视化，下面介绍使用mapreduce二次排序对数据进行简单处理默认情况下，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
“ 数据排序”是许多实际任务执行时要完成的第一项工作，比如学生成绩评比、 数据建立索引等。这个实例和数据去重类似，都是先对原始数据进行初步处理，为进一步的数据操作打好基础。下面进入这个示例。1 实例描述对输入文件中数据进行排序。 输入文件中的每行内容均为一个数字， 即一个数据。要求在输出中每行有两个间隔的数字，其中， 第一个代表原始数据在原始数据集中的位次， 第二个代表原始数据
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2023-12-13 05:46:53
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## Python按次数循环实现方法
### 一、流程
首先，我们来了解一下如何实现“python按次数循环”的方法，可以通过以下步骤来完成：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 设置循环的次数 |
| 2 | 使用for循环进行按次数循环 |
| 3 | 编写需要重复执行的代码 |
### 二、具体步骤和代码
1. 设置循环的次数：
```python
#
原创
2024-03-08 06:56:50
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# Python 按次数循环：新手指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要在Python中实现按次数循环的情况。这篇文章将指导你如何实现这一功能，并通过代码示例和图表帮助你更好地理解整个过程。
## 1. 理解循环
在Python中，循环是一种常见的编程结构，用于重复执行一段代码直到满足某个条件。按次数循环，即指定循环执行的次数。
## 2. 流程概述
以下是实现按次数循环的步骤：
原创
2024-07-16 05:16:15
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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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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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今天偶然和朋友讨论了下关于Mapreduce中分组排序输出topN的问题。为了方便大家理解，特意将聊天的细节分享给大家。业务逻辑经常会有topN的需求，通常我们对数据进行排序规则制定之后，我们并不能够按需求获得我们需要的数据，其关键原因就在于我们没有自定义分组。自定义分组，涉及到的一个关键类为WritableComparator。自定义分组的第一步，就是要编写一个类去继承该类，然后重写其compa
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2024-09-21 14:59:56
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## Python 按次数循环拼接输出
在Python编程中，我们经常需要对一段文本进行重复拼接，例如我们需要输出一个字符串 "Hello, World!" 10次。那么如何在代码中实现这个功能呢？本文将介绍一种简单而有效的方法来实现按次数循环拼接输出的功能。
首先，让我们看一下使用循环的基本概念。在Python中，我们可以使用for循环来遍历一个序列或者执行一段固定次数的代码块。在这个例子中
原创
2023-12-27 05:13:07
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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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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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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Python通过Hadoop实现MapReduce进行文件排序
## 介绍
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python通过Hadoop实现MapReduce进行文件排序。首先，让我们来了解一下整个流程。
## 流程图
```mermaid
graph TD
A[输入文件] --> B[Map阶段]
B --> C[Reduce阶段]
C --> D[输出结果]
```
## 步骤和
原创
2023-11-27 07:32:26
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[toc]
MapReduce程序之数据排序
需求
下面有三个文件：
yeyonghao@yeyonghaodeMacBook-Pro:~/data/input/sort$ cat file1.csv
2
32
654
32
15
756
65223
yeyonghao@yeyonghaodeMacBook-Pro:~/data
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2024-04-05 00:02:45
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验目的1.准确理解Mapreduce排序的实验原理2.熟练掌握Mapreduce排序的程序代码编写3.培养编写MapReduce排序代码解决问题的能力实验原理Map、Reduce任务中Shuffle和排序的过程图如下： 流程分析：1.Map端：（1）每个输入分片会让一个map任务来处理，默认情况下，以HDFS的一个块的大小（默认为64M）为一个分片，当然我们也可以设置块的大小。map输出
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2023-10-28 14:26:18
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排序排序是MapReduce的核心技术。尽管应用本身可能不需要对数据排序，但仍对能使用MapReduce的排序功能来组织数据。部分排序默认情况下，MapReduce根据输入记录的键对数据集排序。当然我们也可以利用RawComparator来控制排列顺序。方法如下： 1. 设置属性mapred.output.key.comparator.class，调用JobConf的setOutputKeyCo
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2024-04-28 22:23:11
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期间遇到了无法转value的值为int型，我採用try catch解决 str2 2 str1 1 str3 3 str1 4 str4 7 str2 5 str3 9 用的\t隔开，得到结果 str1 1,4 str2 2,5 str3 3,9 str4 7 我这里map。reduce都是单独出来
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2017-07-23 12:06:00
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承接上文：Hadoop基础 流量求和MapReduce程序及自定义数据类型 一：实验数据 对上一篇文章中的数据进行排序处理： 13480253104 180 200 380 13502468823 102 7335 7437 13560439658 5892 400 6292 13600217502
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2020-02-23 19:40:00
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