代码存于github:https://github.com/zuodaoyong/Hadoop
MapTask和ReduceTask均会对数据按照key进行排序，Hadoop的默认排序是按照字典顺序排序，实现排序的方法是快速排序。1、MapTask排序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达到一定的阈值后，再对缓冲区中的数据进行一次快速排序，并将这些有序数据溢写到磁盘，而当数据处理完
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2023-07-12 12:01:13
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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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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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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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按数值排序示例：按气温字段对天气数据集排序问题：不能将气温视为Text对象并以字典顺序排序正统做法：用顺序文件存储数据，其IntWritable键代表气温，其Text值就是数据行常用简单做法：首先，增加偏移量以消除所有负数；其次，在数字面前加0，使所有数字的长度相等；最后，用字典法排序。streaming的做法：-D mapred.text.key.comparator.options="-k1n
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2023-07-12 13:38:14
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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。
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2023-07-12 11:14:43
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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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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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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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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：背景为了方便MapReduce直接访问关系型数据库(MYSQL、Oracle等)，Hadoop提供了DBInputFormat和DBOutputFormat两个类，通过DBInputFormat类把数据库表的数据读入到HDFS中，根据DBOutputFormat类把MapReduce产生的结果集导入到数据库中。二：实现我们以MYSQL数据库为例，先建立数据库、表以及插入数据，如下，(1)：建立
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2024-04-09 14:38:58
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盘点SQL on Hadoop中用到的主要技术1小时前|
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github|
0| 作者
肥男爱肉
摘要：自打Hive出现之后，SQL on Hadoop相关的系统已经百花齐放，速度越来越快，功能也越来越齐全。本文不是要去比较所谓“交互式查询哪家强”，而是试图梳理出一个统一的视角，来看看各家系统有哪些技术上相通之处。
编者按：自打Hive出现之后，经过
Hadoop用于对key的排序和分桶的设置选项比较多和复杂，目前在公司内主要以KeyFieldBasePartitioner和KeyFieldBaseComparator被hadoop用户广泛使用。基本概念Partition：分桶过程，用户输出的key经过partition分发到不同的reduce里，因而partitioner就是分桶器，一般用平台默认的hash分桶也可以自己指定。 Key：是需
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2023-11-29 20:22:17
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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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其他更多java基础文章：java基础学习(目录)这部分能力有限，所以推荐一些大神文章阅读学习：Apache Spark Shuffle 过程：这篇文章可以作为入门学习文章，主要讲了Spark Shuffle和MapReduce Shuffle的对比、Shuffle Write和Shuffle Read的概念和原理、典型 transformation() 算子的 shuffle read原理、Sh
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2023-10-30 19:30:07
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目录前言哪些排序？快速排序（默认；分区按key排序）归并排序（磁盘文件的归并排序）GroupingComparator 定义分组输出 前言如题：hadoop mapreduce 整个过程中有哪些排序？这是个经典问题，且排序也是在大学学习《数据结构》这门课程中专门的一个章节，也是对排序以及其使用场景的加深源码部分仍然是先学习：hadoop 简单的MapReduce源码分析(源码&流程&am
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2023-09-01 08:49:00
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使用hadoop进行大量的数据排序排序最直观的方法是把文件所有内容给map之后，map不做任何处理，直接输出给一个reduce，利用hadoop的自己的shuffle机制，对所有数据进行排序，而后由reduce直接输出。然而这样的方法跟单机毫无差别，完全无法用到多机分布式计算的便利。因此这种方法是不行的。利用hadoop分而治之的计算模型，可以参照快速排序的思想。在这里我们先简单回忆一下快速排序。
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2023-07-12 15:03:07
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