Hadoop用于对key的排序和分桶的设置选项比较多和复杂，目前在公司内主要以KeyFieldBasePartitioner和KeyFieldBaseComparator被hadoop用户广泛使用。基本概念Partition：分桶过程，用户输出的key经过partition分发到不同的reduce里，因而partitioner就是分桶器，一般用平台默认的hash分桶也可以自己指定。 Key：是需
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2023-11-29 20:22:17
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其他更多java基础文章：java基础学习(目录)这部分能力有限，所以推荐一些大神文章阅读学习：Apache Spark Shuffle 过程：这篇文章可以作为入门学习文章，主要讲了Spark Shuffle和MapReduce Shuffle的对比、Shuffle Write和Shuffle Read的概念和原理、典型 transformation() 算子的 shuffle read原理、Sh
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2023-10-30 19:30:07
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徐海蛟 教学用途1、MapReduce中数据流动 （1）最简单的过程： map - reduce （2）定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程： map - partition - reduce （3）增加了在本地先进性一次reduce（优化）过程： map - combin(本地reduce) - partition -reduce2、Mapreduce中Par
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2024-05-28 23:41:55
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# Hadoop分区与排序的科普
Hadoop是一种非常流行的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理。为了提高查询效率，Hadoop提供了分区（Partitioning）和排序（Sorting）功能。本文将深入探讨Hadoop中的分区与排序，包括相关概念、实现方法及一些代码示例。
## 什么是分区？
在Hadoop中，分区是一种将数据分割成更小部分的过程。分区的主要目的是为了提高计算效率。通过
Hadoop全排序相关 分区排序要点思路分析代码示例CustomGroupingComparator代码CustomPartitioner代码Mapper代码Reduce代码OrderBean代码Driver代码总结流程示意 要点2 分区排序（默认的分区规则，区内有序）直白讲解：CustomGroupingComparator帮助我们实现Reduce分组的时候来制定我们的分组规则。然后通过Bean
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2023-10-23 14:12:53
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# Hadoop 分区与排序知识实操指南
## 1. 工作流程概述
在 Hadoop 中，分区和排序是数据处理中的重要环节。理解这些步骤能够帮助你有效地管理和分析大规模数据。下面是实现 Hadoop 分区与排序的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------------|-------------------------
目录一.RDD的分区二.RDD的依赖关系三.RDD机制1、使用persist（）方法对RDD进行持久化编辑2、使用cache（）方法对RDD进行持久化编辑三、容错机制一.RDD的分区RDD的分区原则是分区的个数尽量等于集群中的CPU核心(Core)数目。各种模式下的默认分区数目如下(1) Local模式:默认为本地机器的CPU数目,若设置了local[N].则默认为N.(2) Standalone
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2023-10-27 01:17:14
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# 理解 Hadoop 中分区与排序的必要性
在大数据处理框架 Hadoop 中，分区和排序是处理数据的一个重要过程。尤其是对于大规模的数据集，合理的分区和排序可以显著提高数据处理的效率。在这篇文章中，我们将探讨为什么在 Hadoop 中分区内排序是必要的，并逐步通过代码实现这个过程。
## 流程概述
我们将使用一个简单的示例来展示如何在 Hadoop 中实现分区和排序。以下是整个流程的概述
一、视图什么是视图？ 视图是从数据库中的基本表中选取的数据组成的逻辑窗口。它只是一个虚表，不进行实际的存储。数据库只存放视图的定义，数据项仍然存放在原来的基本表结构中。 视图可以被用于多个表的连接，也可以定义为部分行（列）可见。 Hive视图是一种无关底层存储的逻辑对象，视图中的数据是select查询返回的结果。视图的作用 1.简化查询语句 2.提高数据的安全性 3.视图保证了一定程度的逻辑独立性
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2023-09-04 21:10:00
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swap 分区 如何产生的： 在很久以前，由于内存比较小，而且当运行程序过多的时候，内存就不够用，这个时候，产生了swap分区，也就是把多于的内存数据，存放于硬盘上，这样子，就可以相对的减轻内存的压力.[root@sdone ~]# free &
原创
2017-11-06 09:43:13
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Linux系统是一种开源的操作系统，被广泛应用于各种计算机系统中。在Linux系统中，建立分区是一个非常重要的操作，它可以帮助用户更好地管理硬盘空间，提高系统性能，并实现数据的存储和备份。本文将重点介绍在Linux系统下如何建立分区。
首先，我们需要了解一些基本概念。在Linux系统中，硬盘被分为不同的区块，每个区块称为一个分区。系统中的分区分为主分区、扩展分区和逻辑分区。主分区主要用于安装操作
原创
2024-02-26 13:20:52
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概述在linux下新建分区有两种办法一、通过fdisk进行分区二、通过命令dd创建大文件，虚拟出分区fdisk进行分区用fdisk -l查看一下当前系统内的所有分区有哪些。给/dev/sdb这块盘进行分区步骤如下1.1 新建分区 a) fdisk /dev/sdb--》 b) 按
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2024-03-08 10:06:24
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1.部分排序MapReduce默认就是在每个分区里进行排序2.完全排序在所有的分区中，整体有序 1)使用一个reduce 2)自定义分区函数不同的key进入的到不同的
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2023-09-13 11:40:49
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Hadoop集群hdfs添加磁盘操作目前的环境是cdh。服务器部署在Azure；一台cdhmaster（一个namenode，一个datanode），四台cdhslave节点（各一个datanode）。hdfs现状：首先是在Azure控制台对每台服务器添加一块磁盘（我这添加的是4T）在到服务器中对每台服务器进行添加磁盘操作：因为在Linux中，常用2种分区表：
MBR分区表（即主引导记录）
所支持
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2023-07-12 13:30:22
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Hadoop生态中的Mapreduce在map阶段可以将大数据或大文件进行分区，然后到Reduce阶段可并行处理，分区数量一般与reduce任务数量一致；自定义实现Hadoop的WritableComparable接口（序列化并排列接口）的Bean在mapreduce中进行排序；分组的好处是在Reduce阶段时可将数据按照自定义的分组属性进行分组处理。 文章通过“寻找订单中的最大金额”的Demo
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2023-09-01 08:32:37
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一.新建硬盘主分区扩展分区(35G)/data 数据目录 4G XFS/log 日志目录 2G EXT4/share 共享目录 0.5G EXT4/data1 2G XFS/data2 1.5G EXT4共10G1）一定要关机（用centOS系统，redhat创建会优先选择创建的，进去之后要新建虚拟机）2）点设置3）点左下角添加4）点击硬盘，下一步5）选择SCSI,点击下一步（用SCSI会开机重装
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2024-04-19 05:50:13
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1.MapReduce工作流程 1.待处理文本 2.Submit()方法，客户端先完成一些文件的基本设置，XML文件（任务环境）、会将待处理文本进行切片、jar包、yarn给job分配id、job的参数配置等等 3.提交job信息到yarn集群 4.Resource Manager会根据切片数量计算出Map Task的数量（Connect to the ResourceManager） 5.待处理
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2023-09-04 11:38:44
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时间自增长分区格式
原创
2023-10-30 13:56:44
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# 如何使用 Hive SQL 批量建立分区
随着数据量的不断增加，数据的管理变得日益重要。Hive 是一个用于处理大数据的工具，它支持 SQL 查询语言。在 Hive 中，分区是非常重要的概念，可以有效地提高查询性能。对于刚入行的小白来说，理解如何批量创建分区是一个重要的技能。本文将详细介绍如何实现 Hive SQL 的批量分区建立。
## 操作流程
下面是与在 Hive 中批量创建分区相
原创
2024-08-09 09:50:34
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# MySQL分区建立索引
## 1. 简介
在MySQL数据库中，当数据量较大时，我们可以通过对表进行分区来提高查询和管理的效率。而在分区表中，我们通常还需要为每个分区建立索引，以进一步优化查询性能。本文将介绍如何在MySQL中进行分区建立索引的步骤和代码实现。
## 2. 分区建立索引流程
下面是分区建立索引的流程图：
```mermaid
pie
title 分区建立索引流程
原创
2024-01-19 05:25:56
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