目录一次排序MapReduce的默认排序规则Map、Reduce任务中Shuffle和排序的过程流程分析任务描述代码执行结果二次排序 任务描述过程分析代码执行结果倒排索引 任务描述设计思路代码执行过程执行结果一次排序熟悉MapReduce的人都知道，排序是MapReduce的天然特性！在数据达到reducer之前，MapReduce框架已经对这些数据按键排序了。 Ma
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2024-04-12 18:08:12
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在计算机领域，排序的重要性不用多说。而排序的算法，效率分析等也一直是研究的热点。
本文将给出使用Hadoop分布式方案进行排序的例子，这能极大提高排序的速度，是需要重点掌握的一个案例。
前言 在计算机领域，排序的重要性不用多说。而排序的算法，效率分析等也一直是研究的热点。重点掌握的一个案例。需求&nbs
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2023-07-13 11:39:24
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# 深入了解 Hive Shuffle：概念与实现
在大数据处理领域，Apache Hive广泛应用于数据仓库和大规模数据查询。Hive的高效性和灵活性使得数据处理变得简单。然而，在处理大规模数据时，数据的分布和排序尤为重要，尤其是在执行某些操作时，如连接和聚合。本文将深入探讨Hive中的Shuffle过程，了解其工作原理、实现细节以及如何优化性能。
## 什么是 Shuffle？
在Hiv
原创
2024-08-16 05:29:06
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排序是MapReduce的核心技术。尽管应用本身可能并不需要对数据排序，但仍可能使用MapReduce的排序功能来组织数据。本节将讨论几种不同的数据集排序方法，以及如何控制MapReduce的排序。12．8节介绍了如何对Avro数据进行排序。1、准备下面将按气温字段对天气数据集排序。由于气温字段是有符号整数，所以不能将该字段视为Text对象并以字典顺序排序。反之，我们要用顺序文件存储数据，其lnt
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2023-07-12 13:42:07
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一、排序概述排序是MapReduce框架中最重要的操作之一。MapTask和ReduceTask都会对数据按照key进行排序。该操作属于Hadoop的默认行为。任何应用程序的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。默认是按照字典顺序排序，且实现该排序的方法是快速排序。对于MapTask，它会将处理的结果暂时放到环形缓冲区中，当环形缓冲区使用率到达一定阈值后，再对缓冲区中的数据进行一次快速排序，将这些
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2023-09-26 15:53:05
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# 如何实现“sparksql减少shuffer”
## 一、整体流程
下面是减少shuffer的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(读取数据)
B --> C(过滤数据)
C --> D(转换数据)
D --> E(缓存数据)
E --> F(执行SQL操作)
F --> G(输出结果)
原创
2024-05-21 07:16:38
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一般将排序以及Map的输出传输到Reduce的过程称为混洗（shuffle).Shuffle是MapReduce过程的核心，了解Shuffle非常有助于理解MapReduce的工作原理。如果你不知道MapReduce里的Shuffle是什么,那么请看下面这张图 上图中明显分为两个大部分Map任务和Reduce任务,图中的红色虚线代表数据流的一个过程,下面分两部分进行说明:
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2023-11-26 23:27:17
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# Spark Shuffle 分类详解
在现代大数据处理框架中，Apache Spark 已经成为了一个非常流行的工具。其中，shuffle 操作的管理与优化对于 Spark 的性能具有重要的影响。在本文中，我们将深入探讨 Spark 中的 shuffle 分类，帮助读者理解如何优化大数据处理中的 shuffle 操作。
## 什么是 Shuffle？
在分布式计算中，shuffle 是指
原创
2024-08-15 09:23:20
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文章目录面筋默认的sort shufflebypass sort shuffletungen sort shufflemap端和reduce端数据交接什么时候触发shuffleshuffle write的详细过程SortShuffleWriter.write过程解析BypassMergeSortShuffleWriter.write过程解析UnsafeShuffleWriter.write过程解
通用的load和save操作对于Spark SQL的DataFrame来说，无论是从什么数据源创建出来的DataFrame，都有一些共同的load和save操作。load操作主要用于加载数据，创建出DataFrame；save操作，主要用于将DataFrame中的数据保存到文件中。Java版本DataFrame df = sqlContext.read().load("users.parquet"
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2023-11-25 12:20:41
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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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数据排序是许多实际任务在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.实例描述 对输入文件中的数据进行排序。输入文件中的每行内容均为一个数字，即一个数据。要求在输出中每行有两个间隔的数字，其中，第二个数字代表原始数据，第一个数字这个原始数据在原始数据集中的位次。 样例输入： file1:
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2023-10-06 20:43:41
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文章目录13.MapReduce框架原理13.3 Shuffle机制13.3.4 WritableComparable排序13.3.4.1 排序概述13.3.4.2 排序分类13.3.4.3 自定义排序 WritableComparable 原理分析13.3.5 WritableComparable排序案例实操（全排序）13.3.5.1 需求13.3.5.1.1 输入数据13.3.5.1.2 期
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2023-07-20 20:39:27
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1. Hellow hadoop~~!Hadoop（某人儿子的一只虚拟大象的名字）是一个复杂到极致，又简单到极致的东西。说它复杂，是因为一个hadoop集群往往有几十台甚至成百上千台low cost的计算机组成，你运行的每一个任务都要在这些计算机上做任务的分发，执行中间数据排序以及最后的汇总，期间还包含节点发现，任务的重试，故障节点替换等等等等的维护以及异常情况处理。谁叫h
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2023-07-14 20:01:42
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思考想到全局排序，是否第一想到的是，从map端收集数据，shuffle到reduce来，设置一个reduce，再对reduce中的数据排序，显然这样和单机器并没有什么区别，要知道mapreduce框架默认是对key来排序的，当然也可以将value放到key上面来达到对value排序，最后在reduce时候对调回去，另外排序是针对相同分区，即一个reduce来排序的，这样其实也不能充分运用到集群的并
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2024-06-30 04:57:38
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一、概述MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序，这个默认排序可以满足一部分需求，但是也是十分有限的。在我们实际的需求当中，往往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求。对于二次排序的实现，网络上已经有很多人分享过了，但是对二次排序的实现的原理以及整个MapReduce框架的处理流程的分析还是有非常大的出入，而且部分分析是没有经过验证的。本文将通过一个实际的MapRe
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2023-10-06 20:44:10
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一、 实验目的 1. 进一步立即 MapReduce 思想 2. 编写 SecondarySort 程序。 二、 实验要求 1. 要能理解 MapReduce 编程思想 2. 会编写 MapReduce 版本二次排序程序 3. 其执行并分析执行过程。 三、 实验原理 MR 默认会对键进行排序，然而有的时候我们也有对值进行排序的需求。满足这种 需求一是可以在 reduce 阶段排序收集过来的 val
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2023-10-06 20:43:32
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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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mr中一共有三次排序，第一次是在环形溢写缓冲区中进行快速排序，当达到默认阈值80M时写到 溢出文件，第二次是在多个溢出文件进行合并过程的排序中 第三次是在减少获取多个地图产生的多个合并文件时做一次排序 ，整个过程中前一次是快速排序因为在内存中，第二和第三次为归并排序必须明确的一点是：Partiiton只是和分桶有关系，和排序没有任何关系 排序是由key
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2023-07-25 19:35:17
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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。
&nb
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2023-07-12 11:14:43
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