Hadoop经典案例Spark实现（三）——数据排序
1、"数据排序"是许多实际任务执行时要完成的第一项工作，
比如学生成绩评比、数据建立索引等。这个实例和数据去重类似，都是先对原始数据进行初步处理，为进一步的数据操作打好基础。
1）、需求描述
对输入文件中数据进行排序。输入文件中的每行内容均为一个数字，即一个数据。
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2023-07-12 11:14:43
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美国新冠疫情COVID-19案例2：各州累计病例数呈倒排统计将美国每个州state的确诊案例数进行倒序排序。一、需求分析如果你的需求中需要根据某个属性进行排序，不妨把这个属性作为key。因为MapReduce中key有默认排序行为的。可使用案例1的输出结果表作为本案例的输入表。1、如果你的需求是正序，并且数据类型是Hadoop封装好的类型。这种情况下不需要任何修改，直接使用lHadoop类型作为k
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2023-07-12 11:15:50
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用java来写Hadoop玩排序
目录介绍实验题目实验目的：实验要求：实验方案结论介绍该文为Hadoop课程的简单排序实现实验题目简单排序的实现实验目的：掌握使用MapReduce对数据进行排序的方法。实验要求：以下四个txt文件其各有6个数值s1.txt：35 12345 21 5 -8 365s2.txt:38 156 12 6 -2 -10s3.t
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2023-07-12 13:37:17
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在map和reduce阶段进行排序时，比较的是k2。v2是不参与排序比较的。如果要想让v2也进行排序，需要把k2和v2组装成新的类，作为k2，才能参与比较。例子: 二次排序：在第一列有序得到前提下第二列進行排序。思路：先找<k3,v3>在找<k2,v2>之後的mapreduce就容易寫了方法1：让输出的第一列作为k3，第二列作为v3 &n
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2024-09-11 07:09:31
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STL的容器map为我们处理有序key-value形式数据提供了非常大的便利，由于内部红黑树结构的存储，查找的时间复杂度为O(log2N)。一般而言，使用map的时候直接采取map<typename A, typename B>的形式即可，map的内部实现默认使用A类型变量的升序来排序map的值。但是有时我们需要对map的值做特殊的排序(不经其他容器的辅助)，这就需要在定义map变量时
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2023-12-10 15:47:45
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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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public class HashMapTest { public static void main(Stap = new HashMap<String, String>(); map.put("c", "ccccc"); map.put...
原创
2022-08-04 11:23:10
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private String makeParams(Map params) { Map data = new HashMap();String pre
原创
2022-11-04 17:33:12
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map 排序 map.entrySet().stream().sorted((o1, o2) -> { return o2.getValue() - o1.getValue(); }).collect(Collectors.toList()).forEach(ele->map.put(ele.get ...
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2021-10-22 17:32:00
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1.根据key键给map排序public static void main(String[] args) {Map<Integer,String> map = new TreeMap<>(new Comparator<Integer>(){@Overridepublic int compare(Integero1, Integer o2) {return o1-...
原创
2023-01-10 11:08:49
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java中经常排序，但是自己对Map的排序方法一直不是很清楚，特此记录。 Map作为键值对的存储工具，基本的概念介绍网上都有，自己参考如下博客：简单介绍Map 在讲解Map排序之前，我们先来稍微了解下map。map是键值对的集合接口，它的实现类主要包括：HashMap,TreeMap,Hashtable以及LinkedHashMap等。其中这四者的区别如下（简单介绍）一般使用HashMap和Tre
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2023-07-17 19:04:15
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Map<String, Integer> map = new TreeMap<String, Integer>();
map.put("j2se", 20);
map.put("j2ee", 10);
map.put("j2me", 30); List<Map.Entry<String, Integer>> infoIds = new A
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2023-06-12 18:04:28
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Map集合的按时间排序方法一、简单介绍Map 在讲解Map排序之前，我们先来稍微了解下map。map是键值对的集合接口，它的实现类主要包括：HashMap,TreeMap,Hashtable以及LinkedHashMap等。其中这四者的区别如下（简单介绍）： HashMap：我们最常用的Map，它根据key的HashCode 值来存储数据,根据key可以直接获取它的Value，同时它具有很快的访问
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2023-10-20 10:06:38
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《Hadoop权威指南》第二章 关于MapReduce目录使用Hadoop来数据分析横向扩展注：《Hadoop权威指南》重点学习摘要笔记1. 使用Hadoop来数据分析例如，对气象数据集进行处理。1. map和reduce为了充分利用Hadoop提供的并行处理优势，需要将查询表示成MapReduce作业。MapReduce任务过程分成两个处理阶段：map阶段和reduce阶段。每个阶段都以键值对作
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2024-06-16 21:14:55
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Hadoop MapReduce 的类型与格式 （MapReduce Types and Formats） 1 MapReduce 类型 （MapReduce Types）Hadoop 的 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循如下一般性格式： map: (K1, V1) → list(K2, V2)
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2024-01-25 20:47:38
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术语：
1. job（作业）：客户端需要执行的一个工作单元，包括输入数据、MP程序、配置信息
2. Hadoop将job分成若干task（任务）来执行，其中包括两类任务：map任务、reduce任务。这些任务在集群的节点上，并通过YARN进行调度
3. Hadoop将MP输入数据划分成等长的小数据块，成为“输入分片（input split）。Hadoop为每个分片构建一个map任务
4.
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2024-06-05 15:38:11
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Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预，因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定。在默认情况下，最终input占据了多少block，就应该启动多少个Mapper。Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预，因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定。在默认情况下，最终input占据了多少block，就应该启动多少个Mapper。如果输入的文件数量巨大，但是每个文件的size都小于
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2024-04-18 19:15:28
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Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce，而两者只是理论基础，不是具体可使用的高级应用，Hadoop旗下有很多经典子项目，比如HBase、Hive等，这些都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。要想了解Hadoop，就必须知道HDFS和MapReduce是什么。 MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题.
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2023-05-24 11:41:05
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目录排序排序的分类自定义排序数据预处理全排序与区排序全排序重写Bean类编写Mapper类编写Reduce类编写Driver类结果区排序重写Partition编写Driver类运行结果 排序排序的分类部分排序:MapReduce根据输入记录的键对数据集排序保证输出的每个文件内部有序。全排序:最终输出结果只有一个文件，且文件内部有序。实现方式是只设置一个ReduceTask。但该方法在处理大型文件
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2023-07-12 13:40:38
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引入和说明熟悉mapreduce执行流程的都知道，mapreduce流程中，一共有两类排序，第一种是对于key的排序，默认是是根据key的递增排序。第二种是对于reduce的组排序，将两条记录的key带入到 分组函数中，如果返回0，则说明两个记录是一组的，所以就把他们的value合到一个迭代器中，也就是reduce函数的第二个参数。最下面那个代码（小标题是总体代码）包括了 map ，reduce，
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2023-07-20 17:10:21
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