排序使用order by对表中数据进行排序#先创建一张表
mysql> select * from game;
+------+----------+-------+----------+-------+
| id | name | sorce | addr | level |
+------+----------+-------+----------+-------+
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
转载
2024-05-08 19:10:28
28阅读
MapReduce（MapReduce是批量计算模型，只有一批数据全部Map完，才会开启Reduce阶段）简单理解Map（映射）：以一条记录为单位做映射，在处理当前记录时不关心其他记录的状态 Reduce：以一组记录为单位做计算，所以计算前要分组，分组的数据是key-value的形式，分组由map完成 Map：负责数据的映射，过滤，变换，1条记录进，n条记录出 Reduce：负责数据的分解，缩小，
先来一个小插曲MapReduce Job中的全局数据在MapReduce中如何保存全局数据呢？可以考虑以下几种方式读写HDFS文件，即将变量存在一个地方配置Job属性，即将变量写道配置（Configuration）中使用DistributedCache，但是DistributedCache是只读的排序首先联想MapReduce过程，先Map，给输入，并给输出。Reduce则是将结果处理进行计算。
指对Reduce阶段的数据根据某一个或几个字段进行分组。 案例 需求 有如下订单数据 现在需要找出每一个订单中最贵的商品，如图 需求分析 利用“订单id和成交金额”作为key，可以将Map阶段读取到的所有订单数据先按照订单id(升降序都可以)，再按照acount(降序)排序，发送到Reduce。 在
原创
2021-07-20 09:16:58
163阅读
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
转载
2024-03-29 13:46:19
41阅读
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
转载
2024-04-10 20:36:12
19阅读
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
转载
2024-07-24 10:24:07
34阅读
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
转载
2024-02-10 20:25:43
46阅读
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、
转载
2024-05-01 23:05:47
61阅读
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
转载
2024-03-19 00:39:01
43阅读
MapReduce常用组件介绍HadoopMapReduce jobs可以切分成一系列运行于分布式集群中的map和reduce任务，每个任务只运行全部数据的一个指定的子集，以此达到整个集群的负载平衡。Map任务通常为加载，解析，转换，过滤数据，每个reduce处理map输出的一个子集。Reduce任务会去map任务端copy中间数据来完成分组，聚合。MapReduce 的输入是hdfs上存储的一系
上一篇参考Hadoop学习——MapReduce的简单介绍及执行步骤MapReduce的组件 组件是实现MapReduce的真正干活的东西，即我们的业务逻辑，就是要写到这里边来的。MapReduce共有4个组件一、Mapper组件介绍 可以读取文件，默认是一行一行读取，把输入 key和value通过map()传给程序员，输出key和value由业务来决定。MR框架会按照Mapper的输出k
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
转载
2024-02-11 14:45:49
53阅读
11-Hadoop MapReduce 原理 排序 区内排序12-Hadoop MapReduce 原理 排序 分组比较分析
原创
2022-11-18 09:15:42
58阅读
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
转载
2024-04-29 14:43:23
35阅读
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
转载
2024-04-24 11:55:34
60阅读
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
转载
2024-04-24 12:48:36
84阅读
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：
转载
2024-08-07 14:21:35
45阅读
duce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
转载
2023-07-11 09:32:12
104阅读
