详解Shell排序 -秒懂点关注不迷路，欢迎再访！精简博客内容，尽量已专业术语来分享。 努力做到对每一位认可自己的读者负责。 帮助别人的同时更是丰富自己的良机。前面介绍的冒泡排序算法、选择排序算法和插入排序算法，虽然思路比较直观，但是排序的效率比较低。对于大量的数据需要排序时，往往需要寻求其他更为高效的排序算法。Shell排序算法便是其中的一种。Shell排序算法严格来说基于插入排序的思路，其又称
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
一、二次排序问题。 MR/hadoop两种方案： 1.让reducer读取和缓存给个定键的所有值（例如，缓存到一个数组数据结构中，）然后对这些值完成一个reducer中排序。这种方法不具有可伸缩性，因为reducer要接受一个给定键的所有值，这种方法可能导致reducer的内存耗尽（OOM）。另一方面，如果值数量很少，就不会导致内存溢出，那么这种
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2024-03-21 11:02:52
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作为目前字节跳动内部存储量及集群规模最大的分布式存储系统，HDFS 一直伴随着字节跳动关键业务的飞速扩张而快速发展。本文从 HDFS 发展历程入手，介绍发展路径上的重大挑战及解决方案。背景HDFS 简介HDFS 全名 Hadoop Distributed File System，是业界使用最广泛的开源分布式文件系统。原理和架构与 Google 的 GFS 基本一致。它的特点主要有以下几项：和本地文
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2024-05-09 20:06:28
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hadoop的排序功能是非常强大的，据说对1T的数据进行排序只用了一分多钟，我们这片文章的主要目的是介绍如何利用hadoop强大的排序功能来对我们的数据进行排序。在设计一个通用的排序算法的时候我用到了java的反射功能，但是在hadoop中使用反射功能可能会遇到一些麻烦，这些我会在后面提到。
首先hadoop的排序过程是发生在map过程后(
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2024-04-03 00:00:30
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目录一、关于Reducer全排序 1.1、 什么叫全排序 1.2、 分区的标准是什么二、全排序的三种方式 2.1、 一个Reducer 2.2、 自定义分区函数 2.3、 采样 一、关于Reducer全排序 1.1、什么叫全排序？在所有的分区（Reducer）中，KEY都是有序的：正确举例：如Reducer分区1中的key是1、3、4，分
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2024-03-15 09:13:49
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一、带详细注释的代码//第一部分是导入各种包，没什么好讲的
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import or
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2024-10-03 10:15:52
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hadoop二次排序问题从hadoop二次排序中可以看出，虽然通过设计Reducer<CustomDatatype, NullWritable, CustomDatatype, NullWritable>这样的输出可以实现，但是发现reduce的输入key为CustomDatatype，也就是说只有map的输入的两列数据完全相同的时候才会进行合并，这样效率是很低的。因为数据到了redu
Hadoop 之分布式文件系统，你了解吗？更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』HDFS1.HDFS 入门1.1 背景面对各行各业日益增长的数据量，普通的机器无论在存储空间还是管理能力上都显得力不从心。既然单台机器的资源有限，那么增加机器的方式是否可行？答案是肯定的，于是乎出现了分布式的概念。分布式文件管理系统便可以将一堆机器组合在一起，并隐藏细节，让用户感
什么是HDF5HDF5：Hierarchical Data Format Version 5，对于存储大规模、具有相同类型的数据，HDF5是一种非常不错的存储格式，文件后缀名为h5。这种格式的文件的存储和读取速度非常快，并且我们可以把HDF5文件看成是一个"目录"，它是分层次的，我们来看看如何操作。创建和读取HDF5文件import pandas as pd
import numpy as np
《Hadoop权威指南》的5.4节，讲述了一些二进制文件格式：顺序文件（SequenceFile）、MapFile、Avro等自己也没有特别大的体会，只能暂时先记录学到的一些知识1. 顺序文件 —— SequenceFile考虑日志文件，每一行代表一条日志记录。Hadoop的SequenceFile，支持二进制key-value对的持久化存储，适合用作日志文件的存储。因为你可以使用IntWrita
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2024-03-22 19:14:14
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目录HDFS（三）执行流程一、dfs目录二、读取流程三、写入流程四、删除流程五、API操作 HDFS（三）执行流程 HDFS上的数据不允许修改，Hadoop2.0后允许追加。一、dfs目录dfs目录一般表示HDFS的存储目录 a. dfs/name表示NameNode的持久化目录 b. dfs/data表示DataNode的存储目录 c. dfs/namesecondary表示Secondar
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2024-03-20 21:54:25
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我们在使用hadoop streaming的时候默认streaming的map和reduce的separator不指定的话，map和reduce会根据它们默认的分隔符来进行排序map、reduce：默认的分隔符是\t（读入数据）得到的结果都是按第一个分隔符排序去重后的结果 假设我们的有这么一列数据：USER IP DIR我们想得到某一个用户的某一个ip的一系列dir，那我们应该怎么办呢？
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2024-04-29 17:56:05
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一、Hadoop 简介 下面先从一张图理解MapReduce得整个工作原理 下面对上面出现的一些名词进行介绍ResourceManager：是YARN资源控制框架的中心模块，负责集群中所有的资源的统一管理和分配。它接收来自NM(NodeManager)的汇报，建立AM，并将资源派送给AM(ApplicationMaster)。NodeManager:简称NM，NodeManag
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2024-04-19 17:37:15
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目录1.排序概述2.排序的分类3.自定义排序WritableComparable 1.排序概述排序是MapReduce框架中最重要的操作之一； MapTask和ReduceTask均会对数据按照Key进行排序。该操作属于Hadoop的默认行为。任何应用程序中的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。 默认排序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
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2024-10-12 10:14:01
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一、HDFS 概念1、HDFS 是一个分布式文件系统。适合一次写入，多次读出的场景，不支持文件修改；适合用来做数据分析，但不适合用来做网盘。2、 由nameNode 、dataNode和secondarynameNode组成。3、nameNode负责管理整个文件系统的元数据，及每个文件对应的数据块信息。4、dataNode负责管理文件数据块，且一个文件数据块可能存在多个datanode中。5、se
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2024-02-26 10:24:01
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由于需要对系统空间使用率进行网页页面的可视化输出，需要将“df -h”获取到的系统空间使用率的信息按照可视化界面的要求的格式进行修改，才可以正常解析数据，正常展示在界面上。可视化界面要求shell输出内容格式为：文件系统|大小|已使用|可用|使用率|挂载盘|日期（其中使用率字段要求数据类型为int） 首先使用linux系统命令行输入df -h 命令，执行结果： 根据df -h的
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2024-04-19 14:12:32
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数据块每个磁盘都有默认的数据块大小，这是磁盘进行数据读写的最小单位。构建与单个磁盘之上的文件系统通过磁盘块来管理该文件系统中的快。该文件系统块的大小可以使磁盘块的整数倍。文件系统块一般为几千字节，而磁盘块一般为512字节。HDFS同样也有块(block)的概念，但是大得多，默认为64MB(Hadoop1系列为64MB，Hadoop2系列为128MB)。与单一磁盘上的文件系统相似，HDFS上的文件也
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2024-03-18 13:54:00
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code查看hive各个库的大小，并且排序hadoop fs -du -s -h hdf
原创
2022-08-04 17:38:04
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最近在学习hadoop编程，在大概理解了wordcount之后又接触了一个叫倒排索引的东东，所以就用它来练练手吧！ 首先介绍一下什么是倒牌索引！（以下请参考各种百科）. 倒排索引，索引对象是文档
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2024-03-28 11:42:34
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