combiner partitioner

最新推荐文章于 2024-05-20 11:25:38 发布
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分类专栏： Hadoop
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SZU_Hadooper/article/details/53363319
本文介绍了MapReduce中Combine和Partitioner的作用与实现方式。Combine主要用于简化合并操作，减轻Reduce阶段的压力；而Partitioner则负责将数据分配到不同的Reducer中。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

combine是在map端进行的，是在patition之后


partitioner也是在map端进行的



combine 适用在每个map端进行简单的合并，同样也是继承Reduce类。


Hadoop MapReduce Partitioner 使用教程
SmartSi
01-03 2012
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09-02 8391
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05-20 586
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风尘浪子
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前言 本文主要介绍 MapReduce 的原理及开发，讲解如何利用 Combine、Partitioner、WritableComparator等组件对数据进行排序筛选聚合分组的功能。 由于文章是针对开发人员所编写的，在阅读本文前，文章假设读者已经对Hadoop的工作原理、安装过程有一定的了解，因此对Hadoop的安装就不多作说明。请确保源代码运行在Hadoop 2.x以上版本，并以伪分布形...
MapReduce优化: Combiner和Partitioner
大树叶 技术专栏
01-17 509
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05-25 2113
一、Combiner类 1、Hadoop框架使用Mapper将数据处理成一个个键值对，再对其进行合并和处理，最后使用Reduce处理数据并输出结果 2、上述过程会遇到一些瓶颈，比如： 在做词频统计的时候，大量具有相同主键的键值对数据如果直接传送个Reduce节点会引起较大的网络带宽开销。可以对每个Map节点处理完成的中间键值对做一个合压缩，即把那些主键相同的键值对归并为该一个键名下的一组数
Combiner Partitioner Shuffle
czx1994306的博客
01-29 992
  众所周知，Hadoop框架使用Mapper将数据处理成一个个的key/value键值对，在网络节点间对其进行整理(shuffle)，然后使用Reducer处理数据并进行最终输出。这其中假如我们有10亿个数据，Mapper会生成10亿个键值对在网络间进行传输（网络带宽严重被占降低程序效率），所有数据都经过reduce处理，造成Reducer的巨大压力，从而大大降低程序的性能。    
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qq_41301707的博客
12-07 539
MapReduce partitioner 详解 未完待续....
Hadoop 综合揭秘——MapReduce 基础编程（介绍 Combine、Partitioner、WritableComparable、WritableComparator 使用方式）...
weixin_34111819的博客
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