1、partion一个reduce中去执行。3、代码体现public class Provinc
原创
2022-12-28 14:55:54
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在进行MapReduce计算时，有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中，比如按照省份划分的话，需要把同一省份的数据放到一个文件中；按照性别划分的话，需要把同一性别的数据放到一个文件中。我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务。那么，如果要得到多个文件，意味着有同样数量的Reducer任务在运行。Reducer任务的数据来自于Mapper任务，也就说Mapper任务要划分数据，对于不同的
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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mapreduce三大组件：Combiner\Sort\Partitioner 默认组件：排序，分区（不设置，系统有默认值）一、mapreduce中的Combiner 1、什么是combinerCombiner 是 MapReduce 程序中 Mapper 和 Reducer 之外的一种组件，它的作用是在 maptask 之后给 maptask 的结果
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
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shuffle： 是描述着数据从map端传输
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2022-06-16 06:47:26
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shuffle： 是描述着数据从map端传输到reduce端的过程，而且我们知道e执行
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2022-12-28 15:07:24
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分区机制：key做hash，对reduce个数取模
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2019-04-23 22:53:22
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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
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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
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2023-05-15 17:05:01
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1、设置Partitioner类和reducer个数job.setPartitionerClass(MyPartitioner.class);job.setNumReduceTasks(3);2、编写Partitioner类 /* * 对mapper的结果进行分区，让多个reducer分别对多个partition文件并行处理 */ private static cla...
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2021-08-26 09:34:42
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1、设置Partitioner类和reducer个数job.setPartitionerClass(MyPartitioner.class);job.setNumReduceTasks(3);2、编写Partitioner类 /* * 对mapper的结果进行分区，让多个reducer分别对多个partition文件并行处理 */ private static cla...
原创
2022-03-30 16:46:00
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1.CombinerCombiner是MapReduce的一种优化手段。每一个map都可能会产生大量的本地输出，Combiner的作用就是对map端的输出先做一次合并，以减少map和reduce结点之间的数据传输量，以提高网络IO性能。只有操作满足结合律的才可设置combiner。Combiner的作用：（1）Combiner实现本地key的聚合，对map输出的key排序value进行迭代：如图所
在之前的博客《MapReduce系列(5) | MapReduce任务流程和shuffle机制的简单解析》,博主为大家分享了MapReduce的整体计算任务流程以及shuffle阶段主要的作用。本篇博客博主分享的是Shuffle之Partition分区详解。目录一. Shuffle之Partition分区1.1. 默认Partition分区1.2. 自定义Partitioner1.3. 分区...
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2021-09-02 13:31:22
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在之前的博客《MapReduce系列(5) | MapReduce任务流程和shuffle机制的简单解析》,博主为大家titioner1.3. 分区...
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2022-04-21 10:37:37
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MarkdownPad DocumentHadoop中MapReduce中combine、partition、shuffle的作用是什么？在程序中怎么运用？啦啦啦啦 我居然一字不落通读一遍，，，汇总。map 端的Shuffle细节：需要将数据写入内存缓冲区中，缓冲区的作用是批量收集map结果，减少磁盘IO的影响。我们的key/value对以及Partition的结果都会被写入缓冲区。当然写入之前，
Map的结果，会通过partition分发到Reducer上，Reducer做完Reduce操作后，通过OutputFormat，进行输出，下面我们就来分析参与这个过程的类。 Mapper的结果，可能送到可能的Combiner做合并，Combiner在系统中并没有自己的基类，而是用Reducer作为Combiner的基类，他们对外的功能是一样的，只是使用的位置和使用时的上下文不太一样而已
原创
2015-06-04 17:35:28
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Shuffle过程是MapReduce的核心，也被称为奇迹发生的地方。要想理解MapReduce，
Shuffle是必须要了解的。Shuffle的正常意思是洗牌或弄乱，可能大家更熟悉的是Java
API里Collections.shuffle(List)方法，它会随机地打乱参数list里的元素顺序。如果你不知道MapReduce里
Shuffle是什么，那么请看这张图： 
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2015-09-22 22:16:21
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http://tianxingzhe.blog.51cto.com/3390077/1697259Shuffle过程是MapReduce的核心，也被称为奇迹发生的地方。要想理解MapReduce， Shuffle是必须要了解的。Shuffle的正常意思是洗牌或弄乱，可能大家更熟悉的是Java API里Collections.shuffle(List)方法，它会随机地打乱参数list里的元素顺序。如
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2017-09-28 16:46:42
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MAPREDUCE原理篇mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上。分为三块：MRAppMaster(mapreduce application master)/MapTask/Reduce TaskMAP
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2023-08-18 19:33:52
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