Hadoop里面的MapReduce编程模型，非常灵活，大部分环节我们都可以重写它的API，来灵活定制我们自己的一些特殊需求。 今天要说的这个分区函数Partitioner，也是一样如此，下面我们先来看下Partitioner的作用： 对map端输出的数据key作一个散列，使数据能够均匀分布在各个reduce上进行后续操作，避免产生热点区。 大部分情况下，我们都会
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2023-07-26 16:01:08
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***相同组内的k-v，由同一次的reduce方法处理一、为什么写分区和分组在排序中的作用是不一样的，今天早上看书，又有点心得体会，记录一下。二、什么是分区1、还是举书上的例子，在8.2.4章节的二次排序过程中，用气温举例，所以这里我也将这个例子说一下。源数据内容1900 35°C
1900 34°C
1900 34°C
...
1901 36°C
1901 35°C书上的例子是为了去除一年当中气
原创
2021-05-24 21:51:40
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Hadoop中的InputFormat接口： InputFormat接口主要的任务是对输入的原始数据进行切分并转换成<K,V>格式的数据，它主要完成两个功能： 1.通过getSplite（）方法对原始数据进行切分，得到若干个InputSplite，这里的切分是指逻辑上的切分，即确定每个Splite的起始地址和长度而并没有在物理上进行划分; 2.通过getRecordReader
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2023-07-14 20:31:24
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一、MapReduce 分组上篇文章对 MapReduce 分区进行了介绍，通过分区规则控制不同的数据进到不同的 reducetask 中，而本篇文章讲的分组则是进到同一个 reducetask 中的数据的归类分组规则，下面是上篇文章的地址：javascript:void(0)分组在发生在reduce阶段，决定了同一个reduce中哪些数据将组成一组调用一次reduce方法处理。默认分组规则是：k
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2023-07-12 12:16:43
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安装所需要的工具：xshell，openstack一、修改三台虚拟机的主机名第一种方法：使用命令：hostnamectl set-hostname 名字接着输入：exit第二种方法:使用Vim编辑器输入命令：vim /etc/hostname接着重启xshell: 输入命令 reboot二、配置映射信息，根据自己的IP和主机名相对应输入命令：vim /etc/hosts &n
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2023-07-25 18:48:01
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一、为什么写
分区和分组在排序中的作用是不一样的，今天早上看书，又有点心得体会，记录一下。
二、什么是分区
1、还是举书上的例子，在8.2.4章节的二次排序过程中，用气温举例，所以这里我也将这个例子说一下。
源数据内容
1900 35°C
1900 34°C
1900 34°C
...
1901 36°C
1901
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2023-10-06 20:39:44
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在讲述两个概念之前，先对Mapreduce的流程做一个简单的阐述： （1）最简单的流程Map -> Reduce （2）定制了partitioner ： Map -> MyPartiton ->
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2023-10-10 00:02:17
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多次重新初始化hadoop namenode -format后，DataNode或NameNode没有启动在搭建完hadoop集群后，需要对主节点进行初始化（格式化）其本质是清理和做一些准备工作，因为此时的HDFS在物理上还是存在的。而且主节点格式化操作只能进行一次。当我们不小心多次初始化，会导致启动hadoop集群时，主节点DataNode或NameNode无法启动[root@node01 ha
一、排序分组概述MapReduce中排序和分组在哪里被执行第3步中需要对不同分区中的数据进行排序和分组，默认情况按照key进行排序和分组 二、排序在Hadoop默认的排序算法中，只会针对key值进行排序任务： 数据文件中，如果按照第一列升序排列， 当第一列相同时，第二列升序排列 如果当第一列相同时，求出第二列的最小值自定义排序1.封装一个自定义类型作为key的新类型：将第一列与第二列都作
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2023-08-18 21:15:46
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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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Hadoop: 1 HDFS（分布式文件系统）2 HBase/Sqoop/Flume（数据导入与导出）3 MapReduce/Spark（并行计算架构）4 Pig/Hive（Hadoop编程）5 ZooKeeper/Oozie（系统管理架构）6 Ambari/Whirr（系统部署管理）7 Mahout（机器学习/算法库）8 Impala （查询系统）Hadoop是一个大家族，是一个开源的
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2023-09-25 21:28:03
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准 备在上一篇博客举了个简单的word count，重在说明mapreduce的流程，但是针对mapreduce的编程，程序员能控制的，远远不止map和reduce，还有诸如partition，sort，group 以及combiner都是可以控制的，这里就举个例子来说明这些，这个例子不太适合combiner，这个下次有机会再说明，目的在说明： 1.自定义排序； 2.自定义分区；
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2023-11-09 10:06:39
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首先需要明确的是，hadoop里的key一定要是可排序的，要么key自身实现了WritableComparator接口，要么有一个排序类可以对key进行排序。如果key本身不实现WritableComparator接口，而是由另外的一个工具类（实现RawComparator接口）来提供排序的话，需要单独设置key的排序类： job.setOutputKeyComparatorClass(XXX.c
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2023-12-11 19:25:29
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lz在学习hadoop大数据实践，接触到可以通过继承partitioner这个类来自定义分区，将map后输出的结果按照key来划分到不同的reduce中进行汇总，也就是reduce，默认情况下只有一个partitioner分区，可以自定义来划分不同的partitioner分区，方便快捷。而且，自定义分区，必须通过hadoop jar的方式来运行，以下通过一个例子来说明如何运行这个partition
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2023-09-20 10:32:41
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文章目录输入数据期望结果需求分析自定义OrderBean自定义OrderComparatorMapper类Reducer类Driver类执行结果输入数据group.txt0000001 Pdt_01 222.80000002 Pdt_05 722.40000001 Pdt_02 33.80000003 Pdt_06 232.80000003 Pdt_02 33.80000002 Pdt_03 522.80000002 Pdt_04 122.4期望结果期望输出数据1 222.82
原创
2021-07-09 17:25:53
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二级排序即对key和value双排序。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排序的同时还需要对Value进行排序，这时候就要用到二次排序了。有两种方法进行二次排序，分别为：buffer and in memory sort和 value-to-key conversion。1、buffer and in memory sort在reduce()函数中，将某个k
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2023-07-24 10:09:51
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二:hadoop集群搭建1:Hadoop集群简介绍hadoop集群具体包含两个集群,HDFS集群和YARN集群,两者逻辑上分离,但是物理上关联HDFS集群负责海量数据的存储,其主要角色有NameNode. DateNode SecondaryNameNodeYARN集群负责海量数据运算时的资源调度,集群中的角色主要有:ResoureeManager,NodeManagermapreduce其实是一
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2023-07-21 14:59:42
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一、Hadoop架构：1、它是一个主从结构，主节点被称为master，从节点被称为slave。2、它是一个分布式架构，我所理解的分布式就是分组合并的，分组是指比如一个较大数据，一台电脑处理不了，然后我们将这个数据分成多份，每份存储在从属主机，并且在从属主机上面进行计算；合并是指，将从属主机的计算结果合并成一个。3、Hadoop主要包括HDFS和MapReduce。4、相较于Hadoop1.0，Ha
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2023-11-20 16:57:21
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一、map自定义排序哪个字段需要排序，将其设为map输出的key，利用map的排序完成。如果字段为基本类型且正序排序，则直接设为key，利用map默认排序即可。如果字段为对象或需要倒序排序，则需利用对象类实现comparable（WritableComparable）接口，重写接口的comparable方法。二、map自定义分组需新建分组类，继承WritableComparator类，重写comp
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2023-09-01 09:20:38
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Hadoop自定义分区Hadoop组件partition简介
partition的作用是将mapper输出的key/value划分成不同的partition。每个reducer对应一个partition。默认情况下，partitioner先计算key的散列值（hash值）。然后通过reducer个数执行取模运算： key.hashCode%(reducer个数)。这样能够随机地将整个key空间平均
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2023-11-10 22:05:32
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