看了多篇文档，现总结自己对二次排序的理解；1.流程 各个阶段；input ---> split ——> recordreader ——> 形成复合键值对textpair ——> 分区（setGroupingComparatorClass设置的分区方法）输出 ——> 对每个分区进行排序setSortComparatorClass（按照设定的排序方式对textpair进行排序，其实这已经进行了一次二次排序了） ——> shuffle阶段 ——> 内部排序（用setSortComparatorClass设定的排序方式，进行第二次排序） ——...
自定义排序将两列数据进行排序，第一列按照升序排列，当第一列相同时，第二列升序排列。在map和reduce阶段进行排序时，比较的是k2。v2是不参与排序比较的。如果要想让v2也进行排序，需要把k2和v2组装成新的类，作为k2，才能参与比较。 1package sort;2 3import java.io.DataInput;4import java.io.DataOutput;5import java.io.IOException;6import java.net.URI;7 8import org.apache.hadoop.conf.Configuration;9import org.ap...
本文发表于本人博客。 今天继续写练习题，上次对分区稍微理解了一下，那根据那个步骤分区、排序、分组、规约来的话，今天应该是要写个排序有关的例子了，那好现在就开始！ 说到排序我们可以查看下hadoop源码里面的WordCount例子中对LongWritable类型定义，它实现抽象接口WritableComparable，代码如下：public interface WritableComparable<T> extends Writable, Comparable<T> { } public interface Writable {void write...
下午对着源码看陆喜恒. Hadoop实战（第2版）6.4.1 （Shuffle和排序）Map端，发现与Hadoop 1.2.1的源码有些出入。下面作个简单的记录，方便起见，引用自书本的语句都用斜体表示。依书本，从MapTask.java开始。这个类有多个内部类：从书的描述可知，collect()并不在MapTask类，而在MapOutputBuffer类，其函数功能是1、定义输出内存缓冲区为环形结构2、定义输出内存缓冲区内容到磁盘的操作在collect函数中将缓冲区的内容写出时会调用...
摘自：http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/测试程序：RecommenderTest.java测试数据集：item.csv 1,101,5.0 1,102,3.0 1,103,2.5 2,101,2.0 2,102,2.5 2,103,5.0 2,104,2.0 3,101,2.5 3,104,4.0 3,105,4.5 测试程序：org.conan.mymahout.recommendation.job.RecommenderTest.java package org.conan.mymahout.recommendation.job;import java.io.IOException; import java.util.List;import org.apache.mahout.cf.tast...
1. 需求 求每年的最高温度 2. 样例数据 1995 10 1996 11 1995 16 1995 22 1996 26 1995 3 1996 7 1996 10 1996 20 1996 33 1995 21 1996 9 1995 31 1995 -13 1995 22 1997 -2 1997 28 1997 15 1995 8 3. 思路、代码 将记录按年份分组并按温度降序排序，然后才将同一年份的所有记录送到一个 reducer 组，则各组的首条记录就是这一年的最高温度。实现此方案的要点是： a. 定义包括自然键(年份)和自然值(温度)的组合键。 b. 根据组合...
二次排序，从字面上可以理解为在对key排序的基础上对key所对应的值value排序，也叫辅助排序。一般情况下，MapReduce框架只对key排序，而不对key所对应的值排序，因此value的排序经常是不固定的。但是我们经常会遇到同时对key和value排序的需求，例如Hadoop权威指南中的求一年的高高气温，key为年份，value为最高气温，年份按照降序排列，气温按照降序排列。还有水果电商网站经常会有按天统计水果销售排行榜的需求等等，这些都是需要...
小知识点：half：关机yarn端口：8088删除hdfs目录：hadoop fs -rm -r /wc/outputnamenode两个状态都是standby原因：zookeeper没有比hdfs先启动现在来做一个流量统计的例子：首先数据是这样一张表：见附件统计：（代码）1，flowbean：package cn.itcast.hadoop.mr.flowsum;import java.io.DataInput;import java.io.DataOutput;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.Writable;import org.apache.hadoop.io.Writa...
使用MultipleInputs.addInputPath 对多个路径输入现在假设有三个目录，并使用了三个mapper去处理，经过map处理后，输出的结果会根据key 进行join，如果使用TextPair，会根据第一个字段jion，第二个字段排序然后在作为reduce的输入，进行计算原文：http://blog.csdn.net/smile0198/article/details/34534241
我们知道，一个典型的Map-Reduce过程包 括：Input->Map->Patition->Reduce->Output。Pation负责把Map任务输出的中间结果 按key分发给不同的Reduce任务进行处理。Hadoop 提供了一个非常实用的partitioner类KeyFieldBasedPartitioner，通过配置相应的参数就可以使用。通过 KeyFieldBasedPartitioner可以方便地实现二次排序。 使用方法： -partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner 一般配合： ...
3.1.2 HADOOP框架文章目录 3.1.2 HADOOP框架六、MapReduce编程框架6.1 MapReduce思想6.2 官?WordCount案例源码解析6.3 MapReduce编程规范及示例编写6.3.1 Mapper类6.3.2 Reducer类6.3.3 Driver阶段6.3.4 WordCount代码实现6.3.4.1 需求6.3.4.2 具体步骤6.4 序列化Writable接口6.4.1 实现Writable序列化步骤如下6.4.2 Writable接口案例 6.5 MapReduce原理分析6.5.1 MapTask运行机制详解6.5.2 MapTask的并行度6.5.2.1 切片机制源码阅...
hadoop mapreduce数据排序 有如下3个输入文件： file0 [plain] 2 32 654 32 15 756 65223 file1 [plain] 5956 22 650 92 file2 [plain] 26 54 6 由于reduce获得的key是按字典顺序排序的，利用默认的规则即可。 [java] // map将输入中的value化成IntWritablehadoop mapreduce数据排序有如下3个输入文件：file0[plain] 2 32 654 32 15 756 65223 file1 [plain] 5956 22 650 92 file2 [plain] 26 54 6 由...
我已经意识到,当使用Python代码运行Hadoop时,无论是mapper还是reducer(不确定哪个)都会在reducer.py打印输出之前对我的输出进行排序.目前,它似乎是按字母数字排序的.我想知道是否有一种方法可以完全禁用此功能.我想要基于从mapper.py打印的顺序的程序输出.我在Java中找到了答案,但没有找到关于Python的答案.我需要修改mapper.py还是命令行参数？解决方法:您应该阅读有关MapReduce基本概念的更多信息.即使在某些情况下可能不需要排序...