***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
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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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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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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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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
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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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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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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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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
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2023-07-14 09:52:40
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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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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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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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mysql分组的探讨mysql分组的关键字：group by解释说明：GROUP BY语法可以根据给定数据列的每个成员对查询结果进行分组统计，最终得到一个分组汇总表。SELECT子句中的列名必须为分组列或列函数。 从解释中就可以说明分组的用途是干什么用的。具体统计怎么用后面再说，先看红色标记的后面一句，select子句中的列明必须为分组列或者函数。 测试表：
CREATE TABLE `
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2023-08-31 11:05:43
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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
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2023-07-11 09:32:12
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HDFS简介HDFS(HadoopDistributedFileSystem)即hadoop分布式文件存储系统。原理 将大文件、大批量文件，分布式存储在大量服务器上，以便采取分而治之的方式对海量数据进行分析。重要概念
文件切块：HDFS中的文件在物理上是分块存储的，block的大小可以通过配置参数自己设置。副本：datanode是HDFS集群的从节点，每个block可以在多个datanode
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2023-07-12 15:08:24
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文章目录Hadoop 核心-HDFS1. HDFS概述1.1 介绍1.2 历史2. HDFS应用场景2.1 适合的应用场景2.2 不适合的应用场景3.HDFS 的架构4.NameNode和DataNode4.1 NameNode作用4.2 DataNode作用5.HDFS的副本机制和机架感知5.1 HDFS 文件副本机制5.2 机架感知6.hdfs的命令行使用7.hdfs的高级使用命令7. 1、
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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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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本次实现的是表视图的分区和索引，代码和前面都差不多，主要还是代理方法的设计实现； 1.新建工程名为Partitation ， File->New->Project ->single View Application -> next 2.添加协议和声明变量 #import <UIKit/UIKit
原创
2012-07-09 18:36:00
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