二次排序：mapreduce计算过程和输出，都是啊按照key自动排序的，要是想value也要排序输出，即key第一排序，value第二次排序的方式。1 步骤图如下2 主要代码实现：以题为例，集群上某表结构为（学号，姓名，课程名称，成绩）四个属性。用MR框架实现学号第一次排序你相同学号的情况下再成绩倒叙排列。最后输出字段（学号，姓名，课程名称，成绩）。原表如下图： 代码：public class S
数据： 2012,01,01,5
2012,01,02,45
2012,01,03,35
2012,01,04,10
2001,11,01,46
2001,11,02,47
2001,11,03,48
2001,11,04,40
2005,08,20,50
2005,08,21,52
2005,08,22,38
2005,08,23,70 需求： 数据包含2个内容，年月日以及温度，要求输出结果为：
需求：
用mapreduce实现select order.orderid,order.pdtid,pdts.pdt_name,oder.amount from orderjoin pdtson order.pdtid=pdts.pdtid
数据：
orders.txt
Order_0000001,pd001,222.8
Order_0000001,pd005,25.8
Order_00000
转载
2019-01-04 20:55:00
84阅读
2评论
（1）Reduce side join示例：订单数据商品信息实现机制：通过将关联的条件作为map输出的key，将两表满足join条件的数据并携带数据所来源的文件信息，发往同一个reduce task，在reduce中进行数据的串联public class OrderJoin { static class OrderJoinMapper extends Mapper<Lon...
原创
2021-07-02 13:42:51
146阅读
mapreduce的排序机制之total排序（1）设置一个reduce task ，全局有序，但是并发度太低，单节点负载太大（2）设置分区段partitioner，设置相应数量的reduce task，可以实现全局有序，但难以避免数据分布不均匀——数据倾斜问题，有些reduce task负载过大，而有些则过小；（3）可以通过编写一个job来统计数据分布规律，获取合适的区段划分，然后用分...
原创
2021-07-02 13:42:54
282阅读
mapreduce的排序机制之total排序（1）设置一个reduce task ，全局有序，但是并发度太低，单节点负载太大（2）设置分区段partitioner，设置相应数量的reduce task，可以实现全局有序，但难以避免数据分布不均匀——数据倾斜问题，有些reduce task负载过大，而有些则过小；（3）可以通过编写一个job来统计数据分布规律，获取合适的区段划分，然后用分...
原创
2022-01-21 09:39:18
56阅读
（1）Reduce side join示例：订单数据商品信息实现机制：通过将关联的条件作为map输出的key，将两表满足join条件的数据并携带数据所来源的文件信息，发往同一个reduce task，在reduce中进行数据的串联public class OrderJoin { static class OrderJoinMapper extends Mapper<Lon...
原创
2022-01-21 09:50:14
39阅读
secondary排序机制----就是让mapreduce帮我们根据value排序考虑一个场景，需要取按key分组的最大value条目：通常，shuffle只是对key进行排序如果需要对value排序，则需要将value放到key中，但是此时，value就和原来的key形成了一个组合key，从而到达reducer时，组合key是一个一个到达reducer，想在reducer中输出最大...
原创
2021-07-02 13:42:53
254阅读
6. MapReduce 排序和序列化序列化 (Serialization) 是指把结构化对象转化为字节流反序列化 (Deserialization) 是序列化的逆过程. 把字节流转为结构化对象. 当要在进程间传递对象或持久化对象的时候, 就需要序列化对象成字节流, 反之当要将接收到或从 磁盘读取的字节流转换为对象, 就要进行反序列化Java 的序列化 (Serializable) 是一个重...
原创
2022-03-04 16:43:32
34阅读
secondary排序机制----就是让mapreduce帮我们根据value排序考虑一个场景，需要取按key分组的最大value条
原创
2022-01-21 09:29:51
112阅读
6. MapReduce 排序和序列化序列化 (Serialization) 是指把结构化对象转化为字节流反序列化 (Deserialization) 是序列化的逆过程. 把字节流转为结构化对象. 当要在进程间传递对象或持久化对象的时候, 就需要序列化对象成字节流, 反之当要将接收到或从 磁盘读取的字节流转换为对象, 就要进行反序列化Java 的序列化 (Serializable) 是一个重...
原创
2021-08-18 10:55:57
77阅读
一、实验概述：【实验目的】掌握MapReduce计算的数据准备方法；掌握MapReduce的圆周率计算方法；掌握MapReduce的Wordcount计算方法；掌握MapReduce的正则表达式匹配计算方法。【实验要求】保存程序，并自行存档；最终的程序都必须经过测试，验证是正确的；认真记录实验过程及结果，回答实验报告中的问题。【实施环境】（使用的材料、设备、软件） Linux操作系统环境，Virt
1.计数器在MR作业中内置计数器，统计任务状态，用户可以自定义计数器以实现统计目的，这块比较简单，不是什么原理性的东西，直接略过2.排序排序是MR中比较核心的问题，MR中数据是通过排序来进行组织的。排序的效率直接影响着整个作业的运行效率i)部分排序 在Map任务执行完毕之后，写入到磁盘文件之前，对输出数据进行预排序。这样的排序是按照键进行字典排序而成，将键相同的数据组织到一起。预排序完成之后，将
首先，我们先将MR Shuffle的整个流程进行简述： 一.概要：Map端分区排序合并Reduce端复制归并reduce 大概分为五个主要步骤二.架构图三.详解Map端分区 Partition首先，为了减少频繁IO的操作，先将数据写入到环形内存缓冲区中，默认大小为100MB，缓冲区中存在一个可设置的阙值（默认为0.8），当阙值达到0.8时，会启动后台线程将数据到磁盘，即缓冲到分区中。排序 So
源码见：https://github.com/hiszm/hadooptrainMapReduce概述是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到Hadoop集群上用于并行处理大规模的数据集。MapReduce作业通过将输入的数据集拆分为独立的块，这些块由map以并行的方式处理，框架对map的输出进行排序，然后输入到reduce中源自于Google的MapReduce论文,
原创
精选
2021-08-09 16:03:16
805阅读
Hadoop、Spark等分布式数据处理框架在宣传自己的性能时大都以排序效果来做比较，各种类别的Sort Benchmark已成为行业基准测试。之所以选择排序是因为排序的核心是shuffle操作，数据的传输会横跨集群中所有主机，Shuffle基本支持了所有的分布式数据处理负载。 下面就来详细分析一下使用mapreduce实现排序的基本过程。先看一些准备知识。 MapReduce中的数据流动最简单
Shuffle MapReduce确保每个Reducer的输入都是按键排序的。 系统执行排序的过程，即，将map输出作为输入传给Reducer的过程称为Shuffle。 了解Shuffle的过程，有助于我们理解MapReduce的工作机制。Map端 map函数开始产生输出时，并不是简单的将它写到磁盘，而是利用缓冲的方式写到内存，并出于效率考虑，进行排序。1）每个输入分片由一个Map任务处理。(HD
对于数据排序大家肯定见过不少,选择排序或者冒泡排序等等,今天我们要做的是快速排序 + 直接插入排序来对大数据（1000万以上）进行排序,下面我们分别来看看这两种排序规则
1， 直接插入排序
（1）基本思想：在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排
好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数
也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。直接插入排序这
转载
2023-06-22 23:49:36
126阅读
1、Shuffle [从mapTask到reduceTask: Mapper -> Partitioner ->Combiner -> Sort ->Reducer]mapper对job任务进行键值对构建并写入环形内存缓冲区[缓冲区满了，map停止直到全写入磁盘]，大小100MB(io.sort.mb)，一旦达到0.8(io.sort.spill.pe
mapreduce任务中Shuffle和排序的过程 流程分析： Map端：
1．每个输入分片会让一个map任务来处理，默认情况下，以HDFS的一个块的大小（默认为64M）为一个分片，当然我们也可以设置块的大小。map输出
的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区中（该缓冲区的大小默认为100M，由io.sort.mb属性控制），当该缓冲区快要溢出时（默认为缓冲区大小的
80%，由io.sort
