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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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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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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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
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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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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5. MapReduce 分区在 MapReduce 中, 通过我们指定分区, 会将同一个分区的数据发送到同一个 Reduce 当 中进行处理例如: 为了数据的统计, 可以把一批类似的数据发送到同一个 Reduce 当中, 在同一个 Reduce 当中统计相同类型的数据, 就可以实现类似的数据分区和统计等其实就是相同类型的数据, 有共性的数据, 送到一起去处理Reduce 当中默认的分区只...
原创
2022-03-04 16:43:22
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MapReduce--->分区Partition简单简绍步骤代码简单简绍这个可以将不同类型的数据在输出的时候进行分类，分类到不同的文件中步骤继承Partitioner，实现getPartition方法分区是从0开始的，即0就是第一个分区代码import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;public class partition extends Partitio
原创
2021-08-03 10:11:30
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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
5. MapReduce 分区在 MapReduce 中, 通过我们指定分区, 会将同一个分区的数据发送到同一个 Reduce 当 中进行处理例如: 为了数据的统计, 可以把一批类似的数据发送到同一个 Reduce 当中, 在同一个 Reduce 当中统计相同类型的数据, 就可以实现类似的数据分区和统计等其实就是相同类型的数据, 有共性的数据, 送到一起去处理Reduce 当中默认的分区只...
原创
2021-08-18 10:55:55
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我任然套用之前发过的一个MapReduce例子来演示如何自定义分区，大家可以先去看一下我之前的例子 下面沿用上面的例子，在pom和代码不变的情况下，做一个自定义分区操作，目的是根据手机号前三位的不同分配数据到不同分区，如此我使用如下自定义分区类package com.wy;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.h
hadoop离线 MapReduce中的分区和排序1、MapReduce的分区与reduceTask的数量第一步：定义我们的mapper第二步：定义我们的reducer逻辑第三步：自定义partitioner第四步：程序main函数入口2、MapReduce排序以及序列化3、计数器4、规约（combiner） 1、MapReduce的分区与reduceTask的数量在MapReduce中，通过我
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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分区（分区实战案例）、Combiner、Shuffer1 分区2 根据部门号建立分区3 Combiner4 Shuffer手动反
原创
2022-07-12 13:54:17
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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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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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需求：在实战（一）的基础 上，实现自定义分组机制。例如根据手机号的不同，分成不同的省份，然后在不同的reduce上面跑，最后生成的结果分别存在不同的文件中。对流量原始日志进行流量统计，将不同省份的用户统计结果输出到不同文件。思考：需要自定义改造两个机制：1、改造分区的逻辑，自定义一个partitioner，主要是实现如何进行分组。
Partitioner的作用是对Mapper产生的中间结
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2024-04-24 19:34:04
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