自定义分区我们在wordcount小案例中看到结果是1个part-r-000000的文件，那如果我想对统计结果，按照不同的条件输出到不同的文件(分区)，那该如何处理呢？我们梳理一下这个过程先一个文本文件，上传到hdfs后以block块存储，split到切片，一个切片对应一个maptask任务，一个maptask任务会对数据进行分区、归并和排序等操作，输出成一个临时文件（外部无序，内部有序），一个分
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2021-04-21 08:37:28
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记录一下hadoop 数据类型章节的笔记，以便后期使用，本文是边学习边记录，持续更新中
[size=large][b]Hadoop 常用自带的数据类型和Java数据类型配比如下[/b][/size]
[table]
|[color=red]Hadoop类型[/color]|[color=red]Java类型[/color]|[color=red]描述
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2023-07-14 20:34:23
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# Hadoop自定义分区不生效的解决方案
在使用Hadoop进行大数据处理时，自定义分区可以优化数据的分布与性能。然而，当自定义分区不生效时，常常会导致处理效率低下。本文将为你详细讲解如何实现Hadoop自定义分区，解决分区不生效的问题。
## 整体流程概述
我们将通过以下步骤来实现Hadoop自定义分区：
| 步骤 | 描述
0 简介：0) 类比于新生<k,v>入学，不同的学生实现分配好了宿舍，然后进入到不同的宿舍(reduce task)如果map发送来的数据量太大，意味着这些数据都到这个默认reduce节点执行，没有发挥reduce并行计算的目的，IO压力也很大。 这就是分区的原因。a) 默认下分配一个区b) 分配几个区，则对应几个reduce任务，每个任务在执行的时...
原创
2023-04-20 18:37:25
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02-Hadoop MapReduce 原理 分区 自定义分区器Partitioner发生在map写出去到环形缓冲区之前要计算分区，所以自定义分区类的泛型就设置成Map写出数据的KV结论：Mappper写出去的KV和Partitioner的KV一致...
原创
2022-11-18 09:15:44
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目录一、需求二、代码展示三、数据展示四、结果展示五、三种分区方式介绍 1、默认
原创
2022-12-28 15:37:41
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# Android自定义分区实现教程
## 一、流程梳理
下面是实现Android自定义分区的步骤表格：
```mermaid
journey
title 实现Android自定义分区流程
section 确定需求
section 划分分区
section 格式化分区
section 操作分区
```
## 二、详细步骤及代码
### 1. 确定需
原创
2024-06-01 05:24:47
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Spark Streaming介绍
●官网
http://spark.apache.org/streaming/
●概述
Spark Streaming是一个基于Spark Core之上的实时计算框架。
特点
易用：可以像编写离线批处理一样去编写流式程序，支持java/scala/python语言。
容错：SparkStreaming在没有额外代码和配置的情况下可以恢复丢失的工作。
易整合到Spa
Hadoop提供了大量的数据输入类型，如Text和IntWritable． 假如我们需要自定义一个数据类型，首先要实现Writable接口，主要包含两个函数readFields和write．如果需要把新的数据类型作为Map函数的key输出的话，在shuffle阶段会有一个排序的过程，需要对key进行比较，那么这里就推荐实现WritableComparable接口，它比Writable接口多一
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2023-10-03 11:49:31
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一、合久必分——MapReduceHDFS是hadoop的云存储，而MapReduce即是hadoop云计算。MapReduce采用”分而治之“的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各分节点共同完成，然后通过整合各分节点的中间结果，得到最终的结果。Map阶段：MapReduce框架将任务的输入数据分割成固定大小的片段（splits），随后将每个split进一步分解成一批键值对&l
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2024-01-02 10:44:38
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pom.xml UTF-8 2.7.3 org.apache.hadoop
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2022-04-13 13:41:14
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1.通过enum自定义CounterpublicstaticnumLOG_PROCESSOR_COUNTER{BAD_RECORDS};2.在Mapper或者Reducer中操作Countercontext.getCounter(LOG_PROCESSOR_COUNTER.BAD_RECORDS).increment(1);3.在Job完成后可以进行最终统计结果的输出Jobjob=newJob(getConf(),"log-analysis");……Counterscounters=job.getCounters();CounterbadRecordsCounter=cou
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2013-09-11 20:00:00
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序列化在分布式环境的两大作用：进程间通信，永久存储。 Writable接口, 是根据 DataInput 和 DataOutput 实现的简单、有效的序列化对象.MR的任意Value必须实现Writable接口：MR的key必须实现WritableComparable接口，WritableComparable继承自Writable和Comparable接口：（本节先讲自定义v
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2023-07-09 23:18:17
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rebalance用round robbin模式将数据分配到下游的子任务。partitionCustom: 自定义数据分区。shuffle随机地将数据分配到下游的子
原创
2024-03-21 15:29:01
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# 实现自定义分区 Java
## 整体流程
首先，我们需要创建一个自定义分区器类，继承自`Partitioner`类，并实现其中的`getPartition`方法。然后，在Spark程序中使用自定义分区器进行数据分区。
下面是实现自定义分区的具体步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个自定义分区器类，继承`Partitioner`类 |
| 2 |
原创
2024-07-09 05:11:53
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textFile()创建rdd时分区分析 此时是可以自己填入分区数的，也可以不填。现在来分析一下默认值。 ctrl+鼠标左键点击textFile()def textFile(
path: String,
minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope {
assertNotSto
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2024-09-27 13:52:52
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文章目录1、简介2、方案13、方案21、简介自定义ubuntu 的分区大小电脑：硬盘大小 ：1T内存：8 G2、方案1亲测可
原创
2023-11-24 10:45:28
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Flink之Partitioner(分区规则)方法注释global()全部发往1个taskbroadcast()广播(前面的文章讲解过,这里不做阐述)forward()上下游并行度一致时一对一发送,和同一个算子连中算子的OneToOne是一回事shuffle()随机分配(只是随机,同Spark的shuffle不同)rebalance()轮询分配,默认机制就是rebalance()recale()一
生产者生成数据的数据，按自定义key做hashcode进行分区
原创
2018-03-26 10:04:05
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# 如何实现自定义分区规则 mysql
## 介绍
在 MySQL 中，分区是一种将表数据划分到多个独立的存储单元中的技术。自定义分区规则可以帮助我们更灵活地对数据进行管理和查询。在这篇文章中，我将教你如何实现自定义分区规则。
## 流程步骤
首先，让我们看一下实现自定义分区规则的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | --- |
| 1 | 创建一个分区函数 |
| 2 |
原创
2024-04-12 05:36:03
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