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
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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MapReduce自定义OutputFormat数据及需求代码实现Mapper阶段Reduce阶段自定义OutputFormat自定义RecordWriterDriver阶段运行测试打包结果数据及需求上面自己随机生成的一些数据，第一个是地点(只要北京、南京和上海三个)，第二个是double类型的数据。要求将这个数据按照类型求和，并且分别输出到不同的文件里面，文件名以地点名命名代码实现Mapper阶段import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;im
原创
2021-08-03 10:08:30
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需求：有如下订单明细数据0000001 01 222.80000002 06 722.40000001 05 25.80000003 01 222.80000003 01 33.80000
原创
2023-10-25 17:58:12
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背景无论是 hdfs 存储文件还是 mapreduce 处理文件，对于小文件的存储和处理都会影响效率，在实际工作中又难免面临处理大量小文件的场景（比方说用 fl文件）。在 ...
原创
2023-10-26 09:15:06
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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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@ 问题引出 要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。 比如：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区） 默认Partitioner分区 public class HashPartitioner<K,V> extends Partitioner<K,V>{ public int
原创
2021-07-20 09:16:54
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输入格式 1）输入分片与记录 a）JobClient通过指定的输入文件的格式来生成数据分片InputSpilit 输入格式概览如图所示： 抽象类：FileInputFormat 1、FileInputFormat是所有使用文件作为数据源的InputFormat实现的基类 2、FileInputFormat输入数据格式的分片大小由数据块大小决定 在org.apache.hadoop.m
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2024-10-08 11:17:05
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package com.ccse.hadoop.group;import java.io.DataInput;import java.io.DataOutput;import java.io.IOException;import java.net.URI;import java.net.URISyntaxException;import org.apache.hadoop.conf
原创
2022-09-05 16:34:41
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## Python自定义分组
在Python编程中，我们经常会遇到需要对数据进行分组的情况。分组可以帮助我们更好地理解和处理数据，提高代码的可读性和可维护性。Python提供了一些内置的方法来实现简单的分组操作，但当我们需要根据自定义规则进行分组时，这些方法可能就不够用了。本文将介绍如何使用Python进行自定义分组，并提供相关的代码示例。
### 基本概念
在进行自定义分组之前，我们先来了
原创
2023-12-22 07:16:35
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网上现有的Hadoop源代码分析与最新代码相比稍显落后。笔者本着学习总结目的，分析了Hadoop 2.02的源代码。概论一个完整的Hadoop MapReduce过程可以描述如下：Client端提交MapReduce Job到JobTracker;JobTracker调度Job, 生成MapTask和ReduceTask;各TaskTracker接收MapTask和ReduceTask;TaskT
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2024-04-08 19:35:54
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@ OutputFormat接口实现类 OutputFormat是MapReduce输出的基类，所有实现MapReduce输出都实现了OutputFormat接口。下面介绍几种常见的OutputFormat实现类。 文本输出TextoutputFormat 默认的输出格式是TextOutputFor
原创
2021-07-20 09:16:59
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MapReduce--->自定义OutputFormat代码MyOutputFormatMyRecordWriterMapDriver代码MyOutputFormatimport org.apache.hadoop.io.NullWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter;import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAtt
原创
2021-08-03 10:11:08
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需求
无论hdfs还是mapreduce，对于小文件都有损效率，实践中，又难免面临处理大量小文件的场景，此时，就需要有相应解决方案。
原创
2021-07-07 11:43:00
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需求现有一些原始日志需要做增强解析处理，流程：1、从原始日志文件中读取数据。2、根据日志中的一个URL字段到外部知识库中获取信息增强到原始日志。3、如果成功增强，则输出到增强结果目录；如果增强失败，则抽取原始数据中URL字段输出到待爬清单目录。分析程序的关键点是要在一个mapreduce程序中根据数据的不同输出两类结果到不同目录，这类灵活的输出需求可以通过自定义outputformat...
原创
2022-03-24 10:08:38
72阅读
现在有一些订单的评论数据，需求: 将订单的好评与差评进行区分开来,将最终的数据分开到不同的文件夹下面去,其中数据第九个字段表示好评，中评，差评。0：好评，1：中评，2：差评。 &nbs
原创
2022-04-01 10:31:16
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1.继承Partitioner 重写 getPartition(); 2.job.setPartitionerClass(); 3.Driver类 job.setNumReduceTasks(); ...
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2021-09-27 22:08:00
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需求
现有一些原始日志需要做增强解析处理，流程：
1、从原始日志文件中读取数据。
原创
2021-07-07 11:42:46
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需求有如下订单数据:现在需要求出每一个订单中成交金额最大的一笔交易。分析1、利用“订单id和成交金额”作为key，可以将map阶段读取到的所有订单数据按照id分区，按照金额排序，发送到reduce。2、在reduce端利用groupingcomparator将订单id相同的kv聚合成组，然后取第一个即是最大值。实现自定义groupingcomparator/** * 用于控制s...
原创
2022-03-24 10:03:56
82阅读
现在有一些订单的评论数据，需求: 将订单的好评与差评进行区分开来,将最终的数据分开到不同的文件夹下面去,其中数据第九个字段表示好评，中评，差评。0：好评，1：中评，2：差评。 &nbs...
原创
2021-06-01 14:43:35
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