感谢段海涛老师FlowBean.java通用的package club.drguo.mapreduce.flowcount;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
//实现序列化
第一部分 分区简述(比如国家由省市来划分)分区：map的输出经过partitioner分区进行下一步的reducer。一个分区对应一个reducer，就会使得reducer并行化处理任务。默认为1 1. Partitioner是partitioner的基类，如果需要定制partitioner也需要继承该类。 2. HashPartitioner是mapreduce的
转载
2024-03-29 10:44:52
43阅读
ShuffleMapReduce的Map阶段与Reduce阶段之间有一个Shuffle的过程，包括分区、排序等内容。数据从Map阶段出来后，会进入一个环形缓冲区（默认100M），环形缓冲区中会同时记录数据和索引，当使用了80%的时候，会进行反向写，已有的数据会进行溢写，写到文件中，在溢写之前，会进行排序，对数据的索引按照字典序进行快排。溢写文件的过程包括分区、排序、Combine、归并排序等过程，
一、MapReduce详细工作流程Map阶段reduce阶段二、Shuffle机制流程图Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。2.1Partition分区分区指的是：将MapReduce统计的结果按照条件输出到不同的文件中。public int getPartition(K key,V value,int numReduceTasks){
return (
转载
2024-06-29 08:31:02
29阅读
第一部分 分区简述(比如国家由省市来划分) 分区：map的输出经过partitioner分区进行下一步的reducer。一个分区对应一个reducer，就会使得reducer并行化处理任务。默认为1 1. Partitioner是partitioner的基类，如果需要定制partitioner也需要继承该类。 2. HashPartitioner是mapr
转载
2024-07-18 07:08:51
31阅读
MapReduce的执行步骤：每个Map上创建一个split数据，默认和block大小相同，每一个split都会由一个map task进行处理，从block中读取出每一行的数据会变成一个个的键值对<K,V>。接下来，读取出来的数据都会进入内存缓冲区，在进入缓冲区之前，每一条数据都会被打上标签，这个过程叫做分区，由分区器来完成，默认的分区器是HashPartitioner，然后数据就会被
转载
2024-10-19 19:37:38
27阅读
SCI分区有两种，一种是JCR分区，一种是中科院分区，你选哪一个？ 如今大家都非常关注期刊的影响因子，确实，影响因子能够很好的对期刊论文水平进行评价。期刊分区目前影响比较广的有两种，一种是科睿唯安公司定制的分区，另一种就是中国科学院国家科学图书馆制定的分区，两种分区的方式都是基于SCI收录期刊影响因子的基础上进行分区的。这时候有朋友不禁要问了，为什么要对SCI进行分区呢？这就要从影响因子来说了，因
1.1分片的概念MapReduce在进行作业提交时，会预先对将要分析的原始数据进行划分处理，形成一个个等长的逻辑数据对象，称之为输入分片（inputSplit），简称“分片”。MapReduce为每一个分片构建一个单独的MapTask，并由该任务来运行用户自定义的map方法，从而处理分片中的每一条记录。1.2分片大小的选择拥有许多分片，意味着处理每个分片所需要的时间要小于处理整个输入数据所花的时间
转载
2024-04-01 06:41:22
40阅读
MapReduce中的分区默认是哈希分区，根据map输出key的哈希值做模运算，如下 如果我们需要根据业务需求来将map读入的数据按照某些特定条件写入不同的文件，那就需要自定义实现Partition，自定义规则 举个简单的例子，使用MapReduce做wordcount，但是需要根据单词的长度写入不
原创
2022-06-10 20:02:18
325阅读
GroupingComparator是mapreduce当中reduce端的一个功能组件，主要的作用是决定哪些数据作为一组，调用一次reduce的逻辑，默认是每个不同的key，作为多个不同的组，每个组调用一次reduce逻辑，我们可以自定义GroupingComparator实现不同的key作为同一个组，调用一次reduce逻辑1、分组排序步骤：（1）自定义类继承WritableComparato
转载
2024-04-11 08:26:51
64阅读
1.自定义分区：2.默认分区：mapreduce中会对key进行默认hash分区，使用的是Hashpartitioner：调用Hashpartition中的getpartition方法，里面是使用key的hashcode，观察Text类，里面有两个字段，byte数组和数组的长度，new Text（“zzd”）时会将字符串变为byte数组，（Longwritable里面是一个long字段，将传入的值
转载
2024-06-27 09:48:49
18阅读
本次分区是采用项目垃圾分类的csv文件，按照小于4的分为一个文件，大于等于4的分为一个文件 源代码： PartitionMapper.java: package cn.idcast.partition; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import ...
转载
2021-07-26 15:49:00
66阅读
2评论
第6章 MapReduce入门6.1 MapReduce介绍本节将介绍Hadoop的分布式计算框架：MapReduce。6.1.1 MapReduce来历MapReduce最早来源于谷歌公司的一篇学术论文，是由Google公司研究提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型和方法，当时主要是为了解决其搜索引擎中大规模网页数据的并行化处理。但由于MapReduce可以普遍应用于很多大规模数据的计算问题
转载
2024-10-10 23:27:54
25阅读
需求
根据归属地输出流量统计数据结果到不同文件，以便于在查询统计结果时可以定位到省级范围进行。
分析
Mapreduce中会将map输出的kv对，按照相同key分组，然后分发给不同的reducetask。
原创
2021-07-07 11:44:10
115阅读
需求根据归属地输出流量统计数据结果到不同文件，以便于在查询统计结果时可以到省级范围进行。分析Mapreduce中会将map输出的kv对，按照相同key分组，然后分发给不同的reducetask。默认的分发规则为：根据key的hashcode%reducetask数来分发。所以：如果要按照我们自己的需求进行分组，则需要改写数据分发（分组）组件Partitioner。自定义一个Cust...
原创
2022-03-24 10:23:19
73阅读
分区机制：key做hash，对reduce个数取模
原创
2019-04-23 22:53:22
1352阅读
Hadoop系列文章目录1、hadoop3.1.4简单介绍及部署、简单验证2、HDFS操作 - shell客户端3、HDFS的使用（读写、上传、下载、遍历、查找文件、整个目录拷贝、只拷贝文件、列出文件夹下文件、删除文件及目录、获取文件及文件夹属性等）-java4、HDFS-java操作类HDFSUtil及junit测试（HDFS的常见操作以及HA环境的配置）5、HDFS API的RESTful风格
原创
2023-05-15 15:37:23
192阅读
点赞
当MapReduce中有多个reduce task执行的时候，此时map task的输出就会面临一个问题：究竟将自己的输出数据交给哪一个r
原创
2023-05-15 17:05:01
434阅读
点赞
reducer跟combiner的区别commbiner跟reduce的区别在于运行位置，combiner是运行在每个Maptask节点上面的(本地化操作)，可以理解为本地化的reduce对单个map任务的输出数据结果进行聚合操作。而reducer是跨节点操作的，会根据自己的分区去不同的maptask上面拷贝相同分区的数据进行操作。每个combiner对应一个map，而reducer合并的对象是对
转载
2024-07-07 11:43:39
30阅读
1. map任务处理1.3 对输出的key、value进行分区。分区的目的指的是把相同分类的<k,v>交给同一个reducer任务处理。 public static class MyPartitioner<Text, LongWritable> extends Partitioner<Text, LongWritable>{
static Has
转载
2024-05-31 01:34:41
34阅读
