为什么要使用分区？ 1.根据业务需要，产生多个输出文件 2.多个reduce任务在运行，提高整体job的运行效率
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2017-09-26 15:17:33
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4.5 Advanced Meta-Data usage到目前为止，已经讨论了JobLauncher和JobRepository接口，它们展示了简单启动任务，以及批处理领域对象的基本CRUD操作：一个JobLauncher使用一个JobRepository创建并运行新的JobExection对象，Job和Step实现随后使用相同的JobRepository在job运行期间去更新相同的JobExec
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
/* 测试 Partitioner 分区
*/
public class TestPartitioner extends Partitioner<Text, Text>{
/*
* 接受的两个
原创
2013-05-22 00:09:54
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package test4;
import java.net.URI;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
imp
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精选
2014-04-20 16:30:34
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1.日志源文件: 2.写含有partitioner的MR代码: 3.命令执行: 产生的结果文件: 代码中的逻辑是对应4个分区,设置了4个分区,就产生了4个分区文件... 查看各个文件中的内容: 4.其他情况: ① 如果代码中不设置分区的数量: job.setNumReduceTasks(Intege
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2017-08-20 13:43:00
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一、Mapper类的实现 static class MyMapper extends Mapper{ protected void map(LongWritable key, Text value, org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context context) throws IOException ,InterruptedException {
原创
2015-05-28 22:37:18
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一、Mapper类的实现 static class MyMappe
原创
2022-04-22 14:29:16
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人们对于Mapreduce程序刚開始时都觉得仅仅须要一个reduce就够了。毕竟，在你处理数据之前一个reducer已经把数据都分好类了，有谁不喜欢分好类的数据呢。可是这样我们就忽略了并行计算的优势。假设仅仅有一个reducer。我们的云计算就退化成了一个小雨点。
在多个reducer的情况下，我们须要某种机制来控制mapper的结果的分配问题。这是就Partitioner的工作了。
在默认情
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2015-12-24 19:33:00
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Partition中国人意味着分区，意义的碎片，这个阶段也是整个MapReduce该过程的第三阶段。在Map返回任务，是使key分到通过一定的分区算法。分到固定的区域中。给不同的Reduce做处理，达到负载均衡的目的。他的运行过程事实上就是发生在上篇文章提到的collect的过程阶段，当输...
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2015-08-21 13:56:00
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package com.ccse.hadoop.partitioner;import java.io.IOException;import java.net.URI;import org.apache.hadoop.conf.Confi
原创
2022-09-05 17:07:18
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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
本篇介绍在C#中，把一个大集合，或大数组分成若干个区来执行。Demo中是把一组字符串放在list中，然后并行生成MD5串，返回回来。using System;using System.Collections.Generic;using System.Reflection;using System.Threading.Tasks;using System.Linq;using System.Co
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2022-02-11 15:56:03
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package inpvimport org.apache.spark.Partitionerclass PvPartitioner(numParts: Int) extends Partitioner { override def numPartitions: Int = numParts override def getPartition(key: Any): Int = {
原创
2023-04-14 10:33:41
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本篇介绍在C#中，把一个大集合，或大数组分成若干个区来执行。Demo中是把一组字符串放在list中，然后并行生成MD5串，返回回来。using System;using System.Collections.Generic;using System.Reflection;using System.Threading.Tasks;using System.Linq;using System.Co
原创
2022-02-11 15:55:31
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MapReduce 重要组件——Partitioner组件（1）Partitioner组件可以让Map对Key进行分区，从而可以根据不同的key来分发到不同的reduce中去处理；
原创
2023-05-17 22:22:57
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Partitioner：数据分区器，决定数据到下一个RDD的时候在那一个分区 HashPartitioner：根据key的hashCode值来实现 RangePartitioner: 根据key所属范围的进行分区 1. 先进行数据抽样，对抽样数据进行排序后得到分区的边界数据 2. 根据key在边界数
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2017-03-09 21:27:00
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Partitactioner Partitioner 组件可以对 MapTask后的数据按Key进行分区，从而将不同分区的Key交由不同的Reduce处理。这个也是我们经常会用到的功能。1.使用场景 比如上个案例中我们统计出来了每个用户的流量数据，那么我们接下来想把统计的用户数据根据不同的手机号输出到不同的文件中，那么这时使用分区器就非常合适了。2.HashPartitioner 在一般的
原创
2022-07-07 15:06:45
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MapReduce PartitionerMapReduce Partitioner 是用来对 mapper 输出的数据进行分区的。partitioner 通过哈希函数对 Key 或者 Key 的子集求哈希值，哈希值相同的键值对将在同一个分区里面。分区的数量取决于 reduce 任务的数量。下面对 MapReduce Partitioner 详细介绍。MapReduce Partitioner在开始学习 MapReduce Partitioner 之前，你需要先理解一下 mapper、reducer
原创
2021-10-14 16:46:34
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Hadoop源码解析之Partitioner 类1. 类定义public abstract class Partitioner<KEY,VALUE>extends Object抽象类继承自Object2. 类释义Partitions the key space.Partitioner controls the partitioning of the keys ...
原创
2022-01-26 10:53:58
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