上一篇参考Hadoop学习——MapReduce的简单介绍及执行步骤MapReduce的组件 组件是实现MapReduce的真正干活的东西，即我们的业务逻辑，就是要写到这里边来的。MapReduce共有4个组件一、Mapper组件介绍 可以读取文件，默认是一行一行读取，把输入 key和value通过map()传给程序员，输出key和value由业务来决定。MR框架会按照Mapper的输出k
MapReduce常用组件介绍HadoopMapReduce jobs可以切分成一系列运行于分布式集群中的map和reduce任务，每个任务只运行全部数据的一个指定的子集，以此达到整个集群的负载平衡。Map任务通常为加载，解析，转换，过滤数据，每个reduce处理map输出的一个子集。Reduce任务会去map任务端copy中间数据来完成分组，聚合。MapReduce 的输入是hdfs上存储的一系
排序使用order by对表中数据进行排序#先创建一张表
mysql> select * from game;
+------+----------+-------+----------+-------+
| id | name | sorce | addr | level |
+------+----------+-------+----------+-------+
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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MapReduce（MapReduce是批量计算模型，只有一批数据全部Map完，才会开启Reduce阶段）简单理解Map（映射）：以一条记录为单位做映射，在处理当前记录时不关心其他记录的状态 Reduce：以一组记录为单位做计算，所以计算前要分组，分组的数据是key-value的形式，分组由map完成 Map：负责数据的映射，过滤，变换，1条记录进，n条记录出 Reduce：负责数据的分解，缩小，
map端分组即将相同Key的value分到一组中去，对如下原始数据进行分组，分组规则是如果第一列相同，求出第二列的最小值。3 33 23 12 22 11 1-----------------期望输出1 12 13 1-------------------在mapreduce自定义排序(map端1.4步)基础上执行分组：由于业务要求分组是按照第一列分组，但是NewK2的比较规则决
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2024-02-11 14:45:49
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MapReduce实现分组排序以某次竞赛为例，分别进行如果实现：取每组中男生前三名成绩和女生前三名成绩按照年龄分组降序输出所有人的成绩等价的SQL
0. 预备知识
0.1 基于MapReduce实现分组、排序：
分组：
相当于group by。
MapReduce的实现：相当于分区，以求处理手机上网日志为例，把手机号和非手机号分为两组。 在map和reduce阶段
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2024-05-08 19:10:28
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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
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2024-07-07 11:43:39
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目录MapReduce中的分组1 默认分组2 自定义分组3 可能存在的问题4 总结MapReduce中的分组分组组件是Map端至Reduce端过程中的一部分，即：Map -----> 分组组件 ------> Reduce；1 默认分组默认情况下：Reduce端接收到的数据是按照map输出的key进行分组；分组时，Key相同的为一组；Key中的对象，均实现了WritableCompar
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2024-05-07 09:08:21
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经过前面一段时间的学习，简单的单词统计已经不能实现更多的需求，就连自带的一些函数方法等也是跟不上节奏了；加上前面一篇MapReduce的底层执行步骤的了解，今天学习自定义的排序、分组、分区相对也特别容易。认为不好理解，先参考一下前面的一篇：自定义排序自定义的排序有许多许多，根据不同的业务需求，重写父类的方法即可。这里介绍两种常用的自定义排序：一、自定义普通的正、倒排序M
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2024-03-25 13:24:22
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分片、分组和分区三者的区别分片分区分组三者的区别分片对于HDFS中存储的一个文件，要进行Map处理前，需要将它切分成多个块，才能分配给不同的MapTask去执行。分片的数量等于启动的MapTask的数量。默认情况下，分片的大小就是HDFS的blockSize。分片是在读取文件之后就执行的blockSize默认大小128M。可通过设置minSize和maxSize来设置分片的大小。PS:分片的大小直接影响到MapTask的数量，可根据实际的业务需求来调整分片的大小分区分区是在shuff
原创
2021-08-03 10:08:24
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先来一个小插曲MapReduce Job中的全局数据在MapReduce中如何保存全局数据呢？可以考虑以下几种方式读写HDFS文件，即将变量存在一个地方配置Job属性，即将变量写道配置（Configuration）中使用DistributedCache，但是DistributedCache是只读的排序首先联想MapReduce过程，先Map，给输入，并给输出。Reduce则是将结果处理进行计算。
Mapreduce-Partition分析
Partition所处的位置 Partition位置 Partition主要作用就是将map的结果发送到相应的reduce。这就对partition有两个要求：1）均衡负载，尽量的将工作均匀的分配给不同的reduce。2）效率，分配速度一定要快。Mapreduce提供的PartitionerMapreduce默认的partitioner是
背景假设有一个学生各门课的成绩的表单，应用hive取出每科成绩前100名的学生成绩。这个就是典型在分组取Top N的需求。 解决思路对于取出每科成绩前100名的学生成绩，针对学生成绩表，根据学科，成绩做order by排序,然后对排序后的成绩，执行自定义函数row_number(),必须带一个或者多个列参数，如ROW_NUMBER(col1, ....)，它的作用是按指定的列进行分组生成
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2024-07-29 10:51:57
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自定义排序（WritableComparable）当写mr程序来处理文本时，经常会将处理后的信息封装到我们自定义的bean中，并将bean作为map输出的key来传输而mr程序会在处理数据的过程中（传输到reduce之前）对数据排序（如：map端生成的文件中的内容分区且区内有序）。操作：自定义bean来封装处理后的信息，可以自定义排序规则用bean中的某几个属性来作为排序的依据代码节段：自定义的b
1、MapReduce中的Combiner1.1、什么是Combiner
Combiner是MapReduce程序中Mapper和Reducer之外的一种组件，他的作用在MapTask之后给MapTask的结果进行局部汇总，以减轻reducetask的计算负载，减少网络传输。 1.2、如何使用Combiner 编写一个类，然后继承Reducer，reduce方法中写具体的Combiner逻辑，
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2024-03-15 08:28:33
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1.mapreduce的简单介绍mapreduce是分而治之的思想，其名字来源于函数式编程里的map、reduce两个方程1.1mapreduce的编程规范MapReduce的开发一共有八个步骤其中map阶段分为2个步骤，shuffle阶段4个步骤，reduce阶段分为2个步骤map两个步骤第一步：设置inputFormat类，将我们的数据切分成key，value对，输入到第二步第二步：自定义ma
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2024-08-13 15:45:33
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最近在统计某一个时间段的url去重数，由于数据量巨大导致报错，提示：distinct failed: {
"errmsg" : "exception: distinct too big, 16mb cap",
"code" : 17217,
"ok" : 0
}&nbs
原创
2014-11-03 11:00:34
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问题描述：输入文件格式如下：name1 2name3 4name1 6name1 1name3 3name1 0要求输出的文件格式如下：name1 0，1，2，6name3 3，4要求是按照第
原创
2013-09-03 10:50:51
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Pom.xml文件为： （2）实现思路 先介绍一个概念GroupingComparator组比较器，通过WordCount来理解它的作用。 WordCount中map处理完成后的结果数据是这样的： <good,1> <good,1> <good,1> <is,1> <is,1> Reducer会把这些数据都读进来，然后进行分组，把key相
