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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目录1、Maven导入hadoop-client包2、core-site.xml文件配置3、log4j.properties 文件配置4、Top5.java（主要代码）5、测试数据6、运行结果1、Maven导入hadoop-client包 <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</gro...
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2022-03-29 14:32:51
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目录1、Maven导入hadoop-client包2、core-site.xml文件配置3、log4j.properties 文件配置4、Top5.java（主要代码）5、测试数据6、运行结果1、Maven导入hadoop-client包 <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</gro...
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2021-08-26 09:34:57
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文章目录☠ WritableComparable排序案例(全排序)▪ 案例需求分析代码实现思路一Bean类Mapper阶段Reducer阶段Dri
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2022-08-12 10:46:43
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组成部分 Shuffle阶段分为两部分:Map端和Reduce端。 Sort阶段就是对Map端输出的key进行排序。 第一部分:Map端Shuffle 对于输入文件，会进行分片，对于一个split，有一个map任务进行处理，每个Map在内存中都有一个缓存区，map的输出结果会先放到这个缓冲区中,在缓冲区中，会进行预排序（即sort和comibner），以提高效率。
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2024-02-08 03:40:13
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MapReduce 保证对每个reduce的输入都是已排序的，系统执行排序的过程——传输map的输出到reduce作为输入——被称作“shuffle”（译为“洗牌”）。在许多方面，Shuffle是MapReduce的心脏和发生“神奇”的地方。The Map Side在map函数开始产生输出时，并不是简单的写到磁盘上，出于效率的原因而是先写到内存的缓冲区，并做一些预排序处理，最后才写到磁盘。下图展示
我们在实际工作中，常常把RANK函数用于对一列数据的基本排序，即从大到小的排序方法，那你还知道它的其他什么用法吗？今天就给大家系统的分享下RANK函数的用法，分享的内容主要为以下这6种技巧。1、升序排列2、降序排列3、多列数据排名4、多条件排名5、不出现相同排名（以出现顺序进行优先排列）6、跨多表排名 首先我们先了解下RANK函数的基本定义。RANK(number,ref,order)n
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2023-08-08 15:37:39
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文章目录1 MapReduce自定义对象序列化StateBean.javamapper.javareducer.javadriver.java2 MapReduce自定义排序sortBean.javamapper.javareducer.javadriver.java3 MapReduce自定义分区StatePartitioner.javamapper.javareducer.javadrive
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2024-09-23 20:20:51
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排序是Excel表哥表姐们必备技能，很多人对排序还一知半解，不甚了了。排序和筛选是一个硬币的两面。当我们面对复杂数据时，如果进行排序，那么数据将一目了然。今天我们一起来学习排序的相关知识。一、升序排列请将上图中进攻技能进行升序排列操作步骤：选中B列或B列某个单元格，单击菜单栏：开始——排序和筛选——升序。升序是从小到大排列。GIF动图：特别注意：排序时，要选择扩展当前数据进行排序，否则排序会出错。
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2023-12-24 13:57:18
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题目要求：输入多组任意三个数进行降序排序。例如：输入: 2 3 6输入: 6 3 2算法分析：显然，三个数进行比较大小，两两进行比较，就可以确定顺序。例如；a b c三个数，第一次比较：若a<b,则b a c第二次比较：若b<c,则c a b第三次比较：若a<b,则c b a知识点：1.标准输入函数scanf()和输出函数print
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2022-07-13 23:07:02
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# Java降序排序
## 引言
在开发过程中，经常会遇到需要对数据进行排序的情况。排序是一种将数据按照一定规则进行重新排列的操作，可以根据不同的需求进行升序或降序排序。本文将介绍如何使用Java实现降序排序。
## 降序排序的实现步骤
下面的表格展示了实现降序排序的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个对象数组或集合，存储待排序的数据 |
|
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2023-08-09 04:48:49
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# MySQL中的降序排序
在数据库管理中，排序是一个非常重要的操作，特别是在大数据量的处理过程中。MySQL数据库提供了强大的排序功能，让我们可以轻松地对查询结果进行升序或降序排序。本文将重点介绍如何在MySQL中实现降序排序，并通过代码示例进行详细说明。
## 降序排序的基本概念
在MySQL中，`ORDER BY`子句用于对查询结果进行排序。默认情况下，排序是升序(Ascending)
1.简单查询练习一：查询姓猴的学生名单 练习二：查询姓名中最后一个字是猴的学生名单 练习三：查询姓名中带猴的学生名单 练习四：查询姓孟老师的个数 2.汇总分析练习五：查询课程编号为‘0002’的总成绩 练习六：查询选了课程的学生人数 练习七：查询各科成绩最高和最低的分 练习八：查询每门课程被选修的学生人数
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2023-09-05 13:01:56
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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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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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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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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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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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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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排序，工作中非常常见的功能，但是针对不同的需求，你真的会排序吗？一、命令排序。目的：第销量进行升序/降序排序。 方法：1、选定目标单元格，暨数据源。2、【数据】-【排序】，打开排序对话框。3、单击【主要关键字】中的【销量】，【排序依据】中的【单元格值】，【次序】中的【降序】或【升序】。4、【确定】。解读：选取目标单元格，暨数据源时，注意选取表格的标题，暨No，姓名等所在
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2023-12-21 21:33:26
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