TeraSort_Hadoop_排序

最新推荐文章于 2025-12-27 14:16:20 发布

最新推荐文章于 2025-12-27 14:16:20 发布 · 84 阅读

文章标签：

#大数据

本文介绍使用 Hadoop 进行大规模数据生成及排序的具体步骤。通过 hadoop-mapreduce-examples 工具包，演示如何生成 1GB 的测试数据，并使用 TeraSort 对这些数据进行高效排序。

数据生成:

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.0.3-alpha.jar teragen 10000000 /liuqiang/terasort/1G/

排序:

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.0.3-alpha.jar terasort /liuqiang/terasort/1G/ /liuqiang/1G/output/

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

hfcloudeagle

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Hadoop【环境搭建 05】【hadoop-3.1.3 单机版基准测试 TestDFSIO + mrbench + nnbench + Terasort + sort 举例】

シ風

08-15

1558

利用hadoop自带基准测试工具包进行集群性能测试，目录 /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-tests.jar 使用TestDFSIO、mrbench、nnbench、Terasort 、sort 几个使用较广的基准测试程序 # 不带参数运行,会显示示例说明 hadoop jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop-mapreduce/hado

测试眼里的Hadoop系列之Terasort

热门推荐

leafy1980的专栏

07-26

1万+

TeraSort是Hadoop的测试中很有用的一个工具，但以前只是粗略的知道它的功能和用法，简单的用它做了几个测试用例。实际上，对于这种比较通用的工具，如果能够了解它更多一些的话，对于理解Hadoop是很有帮助的，同时也可以更好的利用它来帮助测试。最近有点时间，就了解了一些它的背景，代码实现原理等等，就先记录下来吧。 1. Hadoop与Sort Benchmarks SortBenchmar

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

spark terasort 排序

赴前尘

11-16

2455

1.产生数据： ./bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.TeraGen \ --master spark://centos1:7077 \ /usr/local/spark-2.2.1/examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.3.jar \ 1g /terasort/spark/1G...

hadoop的terasort排序总结

zcc_0015的专栏

11-24

3760

hadoop传统的排序是各个map任务对每个数据块进行局部排序，然后由一个reduce任务对所有数据进行全局排序，这样虽然map的并行度高，但reduce的单行化操作却是排序的瓶颈，terasort排序利用trie树(词典查找树)的相关性质，让reduce任务同样并行化大大提高了大数据的排序效率。（1）trie树介绍 Trie树，是一种树形结构，是一种根节点不包含字符，

hadoop集群下执行Terasort排序

赴前尘

11-01

887

1.产生数据： hadoop jar /usr/local/hadoop-2.6.1/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.1.jar teragen 10737418 /terasort/1G-input 2.检查是否产生数据： hdfs dfs -ls /terasort/ 3.使用ter...

Spark性能测试Terasort

攸的博客

01-20

930

上次做了Hadoop集群的性能测试，因为主要的大数据开发工作在Spark上，这次做一下Spark的性能测试。 CDH6.0.1环境Hadoop集群性能测试代码参考：spark-terasort 因为使用的CDH6.0.1，Spark版本2.2.0，代码需要做一些修改，这里已经在Spark2.3源码下修改好并编译打包，放到了Spark的examples里，可以替换Spark的exampl...

Spark Terasort：基于Scala和Java的开源大数据排序工具

gitblog_00061的博客

01-11

359

Spark Terasort：基于Scala和Java的开源大数据排序工具 1. 项目基础介绍 Spark Terasort 是一个开源项目，旨在利用 Apache Spark 来执行大规模数据排序任务，它是基于大数据处理框架 Apache Spark 开发的。该项目主要使用 Scala 和 Java 编程语言实现，是目前大数据领域常用的排序工具之一。 2. 核心功能 Spark Terasort...

2. TeraSort在Hadoop分布式集群中的运行

qq1641070658的博客

06-11

861

2. TeraSort **1TB排序通常用于衡量分布式数据处理框架的数据处理能力。**Terasort是Hadoop中的的一个排序作业，在2008年，Hadoop在1TB排序基准评估中赢得第一名，耗时209秒。 2.1 算法思想解决大规模数据排序问题首先想到的是分而治之的策略，但是这在Hadoop中并不适用，因为，尽管map可以并行，但是这在reduce阶段并不能做到，于是Hadoop官方提出了TeraSort排序算法，这个算法在Hadoop的源码中。为了提高reduce阶段的并行度，TeraS

Hadoop之TeraSort学习笔记

03-20

683

TeraSort源码包含很多个java文件，其中可以分为三个部分：TeraGen, TeraSort和TeraValidate。 TeraGen负责生成排序所需的随机数据，TeraValidate用来验证排序结果。而与TeraSort排序相关的java文件有Ter...

用Hadoop 排序测试 Terasort

12-01

使用Hadoop进行排序测试TeraSort的步骤如下： 1.首先，需要安装Hadoop并配置环境变量。可以从Hadoop官方网站下载最新版本的Hadoop。 2.生成输入数据。使用TeraGen生成输入数据。可以使用以下命令生成10GB的数据： ...

精选资源

Hadoop应用实例：基于Hadoop的大规模数据排序算法pdf

07-28

我们小组主要对基于[hadoop的大规模数据排序算法、海量数据的生成做了一定的研究。我们首先对于hadoop做了初步了解，其次，mapreduce是hadoop的很重要的算法，我们在第二阶段对mapreduce以及一些代码做了分析。第三...

TeraSort实验--测试Map和Reduce Task数量对Hadoop性能的影响

zhigang1007的博客

11-19

1280

一、实验环境 1个master节点, 16个slave节点: CPU:8GHZ , 内存: 2G 网络：局域网二、实验描述通过Hadoop自带的Terasort排序程序，测试不同的map task和reduce task数量，对Hadoop性能的影响。实验数据由程序中的teragen程序生成，数据量为1

Hadoop-MapReduce-TeraSort-大数据排序例子

train的专栏

07-24

9129

1TB（或1分钟）排序的冠军作为分布式数据处理的框架，集群的数据处理能力究竟有多快？或许1TB排序可以作为衡量的标准之一。 1TB排序，就是对1TB（1024GB，大约100亿行数据）的数据进行排序。2008年，Hadoop赢得1TB排序基准评估第一名，排序1TB数据耗时209秒。后来，1TB排序被1分钟排序所取代，1分钟排序指的是在一分钟内尽可能多的排序。2009年，在一个1406

Hadoop中TeraSort算法分析

npucloud的专栏

05-18

1215

1、概述 1TB排序通常用于衡量分布式数据处理框架的数据处理能力。Terasort是Hadoop中的的一个排序作业，在2008年，Hadoop在1TB排序基准评估中赢得第一名，耗时209秒。那么Terasort在Hadoop中是怎样实现的呢？本文主要从算法设计角度分析Terasort作业。 2、算法思想 实际上，当我们要把传统的串行排序算法设计成并行的排序算法时，通常会想到分而治之的策略，即：把要排序的数据划成M个数据块（可以用Hash的方法做到），

北京兰亭妙微：深耕UI/UX全流程，以大数据可视化与3D场景设计驱动数字体验升级

最新发布

lanlanwork11的博客

12-27

335

北京兰亭妙微 UI 设计公司，深耕 UI/UX 全流程设计领域，专注大数据可视化、3D 场景化界面、多端适配设计等核心服务，拥有成熟的行业解决方案与实战案例。以下拆解国际国内的优秀设计案例。图 1：数据中心监控界面这是一套企业级数据中心的管理平台界面，核心是多维度数据的模块化展示：顶部清晰区分 “当前进程、完成进程、提交进程” 的数量状态，搭配 “当前规模、往期占比” 的快捷指标；核心区域用可视化进度条展示 “计算服务器、云服务器、数据存储” 的资源使用率（如计算服务器使用率 88.2%），搭配图标化的模块

k8s+Flink断点续传(MySQL同步Starrocks)

weixin_42562106的博客

12-26

425

Flink 3.4版本在Kubernetes环境下的部署与优化摘要：本文介绍了Flink 3.4版本在Kubernetes环境下的部署方案和优化措施。通过K8s原生支持实现了基础设施级容错，包括Pod故障自动重启、节点故障自动调度以及S3持久化存储等特性，确保作业的稳定运行。提供了集群启动命令和核心JAR包清单，详细说明了包含S3支持的Docker镜像构建方法，并给出了完整的FlinkDeployment YAML模板配置。配置中重点设置了Checkpoint、状态后端、高可用等关键参数，充分利用K8s和

视频汇聚平台EasyCVR筑牢智慧物流全场景可视化安全防线

EasyCVR视频融合云平台的技术博客

12-26

344

随着智慧物流的快速发展，仓储物流场景对监控系统的智能化、联动化、高效化要求日益提升。

在 .NET Core 8 中实现 RabbitMQ

csdn_aspnet的专栏，请点击博客主页右上角三个点中的私信联系

12-26

3002

本文介绍了在.NET 8环境中集成RabbitMQ的实现方法。通过使用MassTransit和MassTransit.RabbitMQ包，详细说明了配置发布者和消费者服务的过程。文章包含RabbitMQ设置类、队列定义、消息发布服务实现，以及消费者服务处理消息的完整示例。重点展示了如何通过RabbitMQ实现订单验证和推送通知功能，包括JSON消息的序列化和反序列化处理。最后说明了在Program.cs中配置相关服务的方法，为构建可扩展的分布式系统提供了实用指导。