本文主要基于Hadoop 1.0.0后推出的新Java API为例介绍MapReduceJava编程模型。新旧API主要区别在于新API(org.apache.hadoop.mapreduce)将原来的旧API(org.apache.hadoop.mapred)中的接口转换为了抽象类。
转载 2023-07-20 20:16:30
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前阵子把MapReduce实现join操作的算法设想清楚了,但一直没有在代码层面落地。今天终于费了些功夫把整个流程走了一遭,期间经历了诸多麻烦并最终得以将其一一搞定,再次深切体会到,什么叫从计算模型到算法实现还有很多路要走。 数据准备 首先是准备好数据。这个倒已经是一个熟练的过程,所要做的是把示例数据准备好,记住路径和字段分隔符。 准备好下面两张表: (1)m_ys_lab_j
MapReduce merge机制概述在map端和reduce端都会有merge过程,将segments进行多路归并成一个大的segment。在map端,一个spill-N.out文件的每个partition在merge阶段使用一个segment代表。merge过程粗略过程:从segments中每次remove出mergeFactor个segment进行归并归并为一个大的segment,结束后将
转载 2024-03-28 07:37:44
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前言我们所熟知的快速排序和归并排序都是非常优秀的排序算法。但是快速排序和归并排序的一个区别就是:快速排序是一种内部排序,而归并排序是一种外部排序。简单理解归并排序:递归地拆分,回溯过程中,将排序结果进行合并。大致流程示意图: 假设递归的终止条件就是剩下三个以下的元素就可以排序了。注意:这步合并的过程用到了额外的存储空间。完成了排序之后再复制回去。二路归并演示代码#include <
转载 2024-07-19 10:08:11
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MapReduce作为Hadoop的核心计算引擎,算是学习当中必学的一个部分。虽然发展至今,MapReduce计算框架已经很少直接使用了,但是作为分布式并行计算的代表,还是值得学习。今天的大数据开发学习分享,我们就主要来讲讲MapReduce排序与合并机制。  WritableComparable排序 排序是MapReduce框架中最重要的操作之一。 MapTask和ReduceTask
转载 2024-05-11 14:41:32
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  关于全排序的问题  Tom White的书中提出的数据取样方法 ,最近学习了一下,下面做个比较,以防后患!!  主要思想就是在要排序的所有数据中随机取出一定量的数据,这些数据取自三个部分,1. 选取总得数据 ( 键值对 )2. 选取的 split3. 每个 split 接下来对整个选取得键值对进行全局排序,然后根据工作配置的 redu
转载 2024-09-23 13:31:47
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1、基本思想归并排序(Merge)是将两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表,即把待排序序列分为若干个子序列,每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。 将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序
多路归并 能解决什么问题一般是给出 n 个递减的等差数列,要求对于所有等差数列中前 m 个大的数的和时间复杂度O(m * logn)[acwing]1262. 鱼塘钓鱼#include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> #include <que
转载 2023-06-30 18:32:12
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# 多路归并算法及其在Java中的应用 ## 引言 在计算机科学中,多路归并算法是一种将多个有序序列合并成一个有序序列的算法。它可以用于处理大量数据的排序和合并操作。在本文中,我们将探讨多路归并算法的原理,并通过Java代码示例来演示其实现过程。 ## 原理概述 多路归并算法是一种分而治之的思想,在处理大量数据时,将数据分割成较小的块进行处理,然后再将这些小块有序地合并起来。该算法的关键在
原创 2023-09-12 11:39:32
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# 归并算法Java实现及原理解析 ## 导语 归并算法(Merge Sort)是一种基于分治策略的排序算法,通过将待排序的序列划分为较小的子序列,然后递归地对子序列进行排序,最后再将排好序的子序列合并成一个有序序列。归并算法的时间复杂度为O(nlogn),是一种高效的排序算法,在实际应用中得到广泛的使用。 本文将介绍归并算法的原理和实现,并通过Java代码示例进行演示和解析。 ## 一、
原创 2023-08-04 15:10:53
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# 实现多路归并 Java 作为一名经验丰富的开发者,我将教你如何实现“多路归并”这个功能。首先,我们来看一下整个过程的流程: ```mermaid erDiagram 算法 --> 步骤1: 初始化各路输入流 步骤1 --> 步骤2: 读取各路输入流的下一个元素 步骤2 --> 步骤3: 选择最小的元素 步骤3 --> 步骤4: 将最小元素输出到结果流
原创 2024-05-08 03:35:54
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精心整理的归并排序,并配图加代码,方便理解,实属不易,但是难免不了存在纰漏,感谢大家的指正与理解!觉的写的不错的小伙伴儿,一键三连支持一下,后期会有持续更新!!抱拳了罒ω罒1. 算法思路  " 归并 " 的含义就是将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。假定待排序的表有n个记录,则可将其视为n个有序的子表,每个子表的长度为1,然后两两归并,得到一个⌈n / 2⌉个长度为2或1的有序表;再两两
转载 2023-08-09 12:07:16
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(一)实现词频统计的基本的MapReduce编程。①在/user/hadoop/input文件夹(该文件夹为空),创建文件wordfile1.txt和wordfile2.txt上传到HDFS中的input文件夹下。 文件wordfile1.txt的内容如下:I love SparkI love Hadoop 文件wordfile2.txt的内容如下:Hadoop is goodSpark is f
转载 2023-11-23 12:44:07
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尽管Hadoop框架本身是使用Java创建的,但MapReduce作业可以用许多不同的语言编写。 在本文中,我将展示如何像其他Java项目一样,基于Maven项目在Java中创建MapReduce作业。
转载 2023-07-20 20:19:10
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一、简介1.1、概述MapReduce是Hadoop提供的用于进行分布式计算的框架MapReduce是仿照Google MapReduce来实现的MapReduce会将整个计算过程拆分2个阶段:Map(映射)阶段和Reduce(规约)阶段1.2、组件1.2.1、Writable - 序列化在MapReduce中,要求被传输的数据必须能够序列化MapReduce提供了一套独立的序列化机制,基于AVR
转载 2023-07-19 15:38:56
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1、Mapper类用户自定义一个Mapper类继承Hadoop的Mapper类Mapper的输入数据是KV对的形式(类型可以自定义)Map阶段的业务逻辑定义在map()方法中Mapper的输出数据是KV对的形式(类型可以自定义)注意:map()方法是对输入的一个KV对调用一次!!2、Reducer类用户自定义Reducer类要继承Hadoop的Reducer类Reducer的输入数据类型对应Map
1.1MapReduce核心思想分而治之,先分后和:将一个大的、复杂的工作或任务,拆分成多个小任务,最终合并。MapReduce是由Map和Redecu组成Map:将数据进行拆分Reduce:对数据进行汇总1.2偏移量行首字母或字符移动到当前文件的最前面需要移动的字符个数1.3Hadoop与Java数据类型对比Java类型:int、long、double, float、 boolean、 stri
转载 2023-12-07 11:20:02
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MapReduce JAVA框架开发流程总体流程用户提交任务给集群集群首先对输入数据源进行切片master 调度 worker 执行 map 任务worker 读取输入源片段worker 执行 map 任务,将任务输出保存在本地master 调度 worker 执行 reduce 任务,reduce worker 读取 map 任务的输出文件执行 reduce 任务,将任务输出保存到 HDFS细节
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文章目录使用Eclipse创建MapReduce工程配置环境新建MapReduce工程分布式文件系统HDFSHDFS-JAVA接口之读取文件HDFS-JAVA接口之上传文件HDFS-JAVA接口之删除文件HDFS-JAVA接口之列举文件夹和文件列举文件夹列举文件HDFS-JAVA接口之创建目录HDFS-JAVA接口之下载文件HDFS-JAVA接口之写入文件 使用Eclipse创建MapReduc
转载 2023-11-28 15:28:56
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最近在学习MapReduce编程遇到很多用MR实现按某一列值排序,或二次排序的类似问题,于是试着用MR实现各种排序问题,最终有点小总结:无需在key对象之外写任何排序函数,MR会完成按key值排序,具体详解如下:   在这之前要先说一下WritableComparable接口。Writable接口大家可能都知道,它是一个实现了序列化协议的序列化对象。在Hadoop中定义一个结构化对象都要实现Wr
转载 2024-04-09 10:24:27
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