GroupingComparator分组排序》》什么是分组排序?对Reduce阶段的数据根据某一个或几类传给
原创
2022-09-15 19:46:56
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需求：有如下订单明细数据0000001 01 222.80000002 06 722.40000001 05 25.80000003 01 222.80000003 01 33.80000
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2023-10-25 17:58:12
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需求有如下订单数据:现在需要求出每一个订单中成交金额最大的一笔交易。分析1、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按照id分区，按照金额排序，发送到reduce。2、在reduce端利用groupingcomparator将订单id相同的kv聚合成组，然后取第一个即是最大值。实现自定义groupingcomparator/** * 用于控制s...
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2022-03-24 10:03:56
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需求
有如下订单数据:
现在需要求出每一个订单中成交金额最大的一笔交易。
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2021-07-07 11:42:26
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Bean对象package com.zyd.order;import java.io.DataInput;import java.io.DataOutput;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;public class OrderBean implements Wr...
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2021-06-05 23:39:20
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Bean对象package com.zyd.order;import java.io.DataInput;import java.io.DataOutput;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.
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2022-02-24 17:54:02
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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
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Hello，大家好！博主上篇讲解了合并，这篇要讲的是辅助排序。如何讲解这个章节呢？首先先对什么是合并进行解释，然后通过案例进行证明。目录一. GroupingComparator分组的简介二. 根据案例分析2.1 需求2.2 需求分析2.3 代码实现1. 定义订单信息OrderBean类2. 编写OrderSortMapper类3. 编写OrderSortGroupingComparator...
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2022-04-21 10:42:41
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Hello，大家好！博主上篇讲解了合并，这篇要讲的是辅助排序。如何讲解这个章节呢？首先先对什么是合并进行解释，然后通过案例进行证明。目录一. GroupingComparator分组的简介二. 根据案例分析2.1 需求2.2 需求分析2.3 代码实现1. 定义订单信息OrderBean类2. 编写OrderSortMapper类3. 编写OrderSortGroupingComparator...
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2021-09-02 13:31:18
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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
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2022-08-12 10:45:58
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一、分区排序（默认的分区规则，区内有序） ~~~ 分区排序（默认的分区规则，区内有序） ~~~ [shuffle机制详解之GroupingComparator分组] ### GroupingComparator ~~~ GroupingComparator是mapreduce当中reduce端的一个
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2022-04-13 16:58:41
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Partitioner, SortComparator and GroupingComparator in Hadoophttp://roserouge.iteye.com/blog/746391
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2023-05-16 16:08:45
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GroupingComparator是mapreduce当中reduce端的一个功能组件，主要的作用是决定哪些数据作为一组，调用一次reduce的逻辑，默认是每个不同的key，作为多个不同的组，每个组调用一次reduce逻辑，我们可以自定义GroupingComparator实现不同的key作为同一个组，调用一次reduce逻辑1、分组排序步骤：（1）自定义类继承WritableComparato
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2024-04-11 08:26:51
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GroupingComparator在hadoop的mapreduce编程模型中，当在map端处理完成输出key-value对时，reduce端只会将key相同的到同一个reduce函数中去执行。但是，当使用java对象为key时，如何判断Java对象是同一个key呢，这时候就需要GroupingComparator，利用该类中的compare方法，根据自己的需求，设定key相同的条件，从而放入同
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2024-10-08 16:56:32
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MapReduce中的输入输出控制（转）—— InputFormat、OutputFormat、MultipleOutputs、GroupingComparator1.InputFormat概述MapReduce开始阶段，InputFormat类用来产生InputSplit，并基于RecordReader把它切分成record，形成Mapper的输入。——MR内置的InputFormat1）Tex
实验目的 理解mapreduce的工作原理 理解Partitioner的书写方法 理解GroupingComparator的书写方法 实验原理 我们已经学习了hadoop的大部分基础知识，剩下的就是利用hadoop解决实际的业务问题。首先我们回顾一下mapreduce的工作过程： 数据通过Input
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2020-01-09 00:43:00
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辅助排序和二次排序案例（GroupingComparator）1）需求有如下订单数据订单id商品id成交金额0000001Pdt_01222.80000001Pdt_0625.80000002Pdt_03522.80000002Pdt_04122.40000002Pdt_05722.40000003Pdt_01222.80000003Pdt_0233.8现在需要求出每一个订单中最贵的商品。2）输入
此篇文章讲述的是MapReduce的开发总结，希望能够帮助到各位小可爱呀！目录1. 输入数据接口：InputFormat2. 逻辑处理接口：Mapper3. Partitioner分区4. Comparable排序5. Combiner合并6. Reduce端分组：GroupingComparator7. 逻辑处理接口：Reducer8. 输出数据接口：OutputFormat在编写Ma...
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2021-09-02 13:51:41
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目录一、前提二、具体代码1. 二次排序 2.GroupingComparator分组3.MapReduce具体实现3.1 Map端编写3.2 Reduce端编写3.3 Driver端编写一、前提（1）数据样例1101,shiny,100 1101,mark,90 1102,angel,90 1102,mary,91 1101,judy,48 1101,lily,56 1102,leo,7
此篇文章讲述的是MapReduce的开发总结，希望能够帮助到各位小可爱呀！目录1. 输入数据接口：InputFormat2. 逻辑处理接口：Mapper3. Partitioner分区4. Comparable排序5. Combiner合并6. Reduce端分组：GroupingComparator7. 逻辑处理接口：Reducer8. 输出数据接口：OutputFormat在编写Ma...
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2022-04-21 10:36:54
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