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，
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
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2024-03-29 10:44:52
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局域网联网设置1.有线连接路由器上一般有一个广域网接口，多个局域网接口，只需将其广域网口谕Modem（调制解调器（英文名Modem），俗称“猫”，是一种计算机硬件。它能把计算机的数字信号翻译成可沿普通电话线传送的脉冲信号，而这些脉冲信号又可被线路另一端的另一个调制解调器接收，并译成计算机可懂的语言。）相连，局域网口与电脑相连。A :连接Modem将分离器分离出的电话线一端插入Modem中的LINE
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
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2024-07-18 07:08:51
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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 (
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2024-06-29 08:31:02
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我们开机之后这种diy机是不能安装系统的，因为没有分区呀，so！先分区，常用的几款硬盘分区工具：PartitionMagic、DISKGEN等。分区怎么样分区呢？得先制作一个U盘或者光盘启动盘，通过他进入进行分区和安装系统， 而要启动需要设置系统的启动顺序，我们系统默认是硬盘为第一顺序启动盘，为了启动U盘上的文件我们要让U盘为第一启动顺序。所以先设置一下BIOS它是管理我们系统启动顺序的，
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2023-09-27 15:16:25
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对于大部分IT人士来说，给电脑重装系统、迁移操作系统、给硬盘分区、磁盘分区克隆等都是经常要做且不得不做的事情，那么使用哪款软件来管理磁盘分区，就成了大多数人比较纠结的问题。究竟有没有什么分区管理软件是比较靠谱又安全的呢？其实，大家完全可以使用硬盘分区魔术师易我分区大师来帮助解决磁盘分区问题！官网详情: https://www.easeus.com.cn/partition-manager/part
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2024-09-10 22:00:38
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理解SQL SERVER中的分区表表分区这个特性只有在企业版或者开发版中才有,还有理解表分区的概念还需要理解SQL SERVER中文件和文件组的概念. 对表进行分区在多种场景下都需要被用到.通常来说，使用表分区最主要是用于: 存档，比如将销售记录中1年前的数据分到一个专门存档的服务器中 &nb
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2024-03-12 07:15:25
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# 项目方案：清空Android Swap分区中的内存
## 项目背景
在Android系统中，Swap分区通常用于扩展系统内存，当系统内存不足时会将部分内存数据写入Swap分区。但是有时候Swap分区中的内存并没有及时清空，导致系统性能下降。本项目旨在提供一种清空Android Swap分区中的内存的方案。
## 方案描述
本方案通过编写一个简单的Android应用程序，利用shell命令来
原创
2024-03-05 07:06:06
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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 ...
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2021-07-26 15:49:00
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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
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
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2024-10-19 19:37:38
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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
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2024-04-01 06:41:22
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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
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2024-05-31 01:34:41
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Hadoop之MapReduce（二）序列化，排序及分区 MapReduce的序列化 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
1. 文本去重要求 ： 将文本中重复的行去掉， 输出结果为所有无重复的行 运行大致流程 ： map函数读取每行数据，输出k是这行数据，v是空的， shuffle后，自动完成去重， 进入reduce函数，得到的key就是我们想要的数据import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import or
### 动态分区中的Hive表
在Hive中，动态分区是一种灵活且强大的功能，它允许我们往表中动态地添加分区和数据。动态分区的优势在于可以自动生成分区列的值，从而简化了数据的管理和查询过程。
### 什么是Hive动态分区
在Hive中，我们可以通过在INSERT语句中使用动态分区功能来往表中追加数据。动态分区可以将数据插入到指定的分区中，而无需提前创建分区。
### Hive动态分区的用
原创
2024-05-20 04:27:16
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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
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2024-06-27 09:48:49
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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
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2024-04-11 08:26:51
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