MapReduc中的排序

最新推荐文章于 2023-07-03 18:16:44 发布
原创 最新推荐文章于 2023-07-03 18:16:44 发布 · 216 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#mapreduce #hadoop #java

2020-7-21
参考书籍：Hadoop权威指南

排序（重点）

排序是MapReduce最重要的操作之一

MapTask和ReduceTask均会对数据按照Key进行排序，该操作属于MR默认行为。

任何应用程序中的数据均会被排序，不论是否需要

hadoop权威指南9·2·2
p254：
在这里插入图片描述

下面是我为大家翻译一遍上面这段话

1·若已经指定了排序规则，且设置好，API就会使用自己设置的排序规则

2·若未指定排序则类，Map和Reduce输出的键（key）必须是WritableComparable的子类！

3·如果你没重写排序规则，那么就会去调用父类的方法，最后会调用你key的compareTo方法。MR的数据必须排序！若mapreduce的主键也没有实现WritableComparable接口，就会抛出异常

注意：自己指定比较器必须是继承的可写比较器这个类WritableComparator

并且重写其compare方法
若不指定比较器，则MapOutKey和ReduceOutKey必须是WritableComparable的子类，实现的是接口
writablecomparable

接口里只给你定义了compareTo方法，所以必须实现这个方法

MapReduce实战-词频统计、文件合并排序_mapreduc 词频统计排序
2401_84790808的博客
05-16 681
hadoop jar jar包位置 主类名 参数1（输入路径） 参数2（输出路径）$HADOOP_HOME/sbin/./start-all.sh #启动集群。docker exec -it hadoop1 bash #进入主节点。vi file1.txt#内容就是上面的file1.txt。vi file1.txt#内容就是上面的file1.txt。docker start hadoop1 #启动相应容器。cd /usr/file #没有则新建一个目录。cd /usr/file #没有则新建一个目录。
大数据框架Hadoop：第二章 计算框架MapReduc（二）分区、排序、归并、分组以及MapTask和ReduceTask
qq_34577182的博客
12-22 519
系列文章目录 大数据框架Hadoop：第一章 HDFS分布式文件系统(一) 大数据框架Hadoop：第一章 HDFS分布式文件系统(二) 大数据框架Hadoop：第二章 计算框架MapReduce（一） 大数据框架Hadoop：第二章 计算框架MapReduce（二） 文章目录系列文章目录前言一、Map Task数量及切片机制1.MapTask个数2. 如何控制mapTask的个数二、分区、排序、归并、分组1.mapreduce的partitioner详解默认分区器HashPartitioner自
基本排序算法及其在MapReduce的应用
old_six_laobadaola的博客
10-27 1865
1 文档说明 该文档为学习基本排序算法过程中的学习笔记，大部分内容从网络上其他渠道也能得到，仅用于记录备忘之用。 冒泡、选择、插入三种作为基本的排序算法是必须要掌握的，而在MapReduce的实际应用中。在Map阶段，k-v溢写时，采用的正是快排；而溢出文件的合并使用的则是归并；在Reduce阶段，通过shuffle从Map获取的文件进行合并的时候采用的也是归并；最后阶段则使用了堆排作
mapReduc流程、排序及优化
qq_40967969的博客
07-03 272
mapreduce流程、MR排序、MR优化
MapReduce程序之数据排序
weixin_34320724的博客
03-08 797
[toc] MapReduce程序之数据排序 需求 下面有三个文件： yeyonghao@yeyonghaodeMacBook-Pro:~/data/input/sort$ cat file1.csv 2 32 654 32 15 756 65223 yeyonghao@yeyonghaodeMacBook-Pro:~/data/input/sort$ cat file2.csv 5956 22...
整理一下Mapreduce的排序方法
StephenYou的自习室
08-23 5064
MR之排序概念排序分类部分排序全排序辅助排序二次排序自定义排序自定义排序案例需求分析数据准备思路分析代码编写FlowBean自定义序列化类 概念 排序是MapReduce框架中最重要的操作之一。MapTask和ReduceTask均会对数据（按照key）进行排序。该操作属于Hadoop的默认行为。任何应用程序中的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。默认排序是按照字典顺序排序，且实现该排序的方法是...
java mapreduce实例_Mapreduce实例——排序
weixin_42465953的博客
02-26 991
原理Map、Reduce任务中Shuffle和排序的过程图如下：流程分析：1.Map端：(1)每个输入分片会让一个map任务来处理，默认情况下，以HDFS的一个块的大小(默认为64M)为一个分片，当然我们也可以设置块的大小。map输出的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区中(该缓冲区的大小默认为100M，由io.sort.mb属性控制)，当该缓冲区快要溢出时(默认为缓冲区大小的80%，由io.sort...
【性能改进】：大数据排序过程中MapReduce Shuffle的优化方法（专家指南）
作为大数据处理的基石之一，MapReduce编程模型中的Shuffle机制对于数据排序来说至关重要。Shuffle是MapReduce中将Map任务的输出传递给Reduce任务的过程，是整个任务处理流程中最为复杂的阶段之一。 ## 1.1 MapReduc
MapReduc第1关：MapReduce基本操作—最优路径
05-21
- **调节缓冲区参数**：适当增大`io.sort.mb`（用于排序的内存大小）和减小`io.file.buffer.size`（写入磁盘时使用的缓存大小），可以在一定程度上缓解磁盘压力[^2]。 #### 4. Join操作优化 当涉及到多表关联查询时...
Mapreduce的排序
L13763338360的博客
08-16 4788
1. Mapreduce排序 排序是MapReduce的灵魂，MapReduce在Map和Reduce的两个阶段当中，都在反复地执行排序。 1.1 全局排序 排序分为全局排序、部分排序、二次排序、辅助排序。全局排序，就是在一个MapReduce程序产生的输出文件中，所有的结果都是按照某个策略进行排序的，例如降序还是升序。MapReduce只能保证一个分区内的数据是key有序的，一个分区对应一个reduce，因此只有一个reduce就保证了数据全局有序，但是这样又不能用到Hadoop集群的优势。 1.
MapReduce排序过程详解
热门推荐
zr459927180的博客
04-26 1万+
Hadoop、Spark等分布式数据处理框架在宣传自己的性能时大都以排序效果来做比较，各种类别的Sort Benchmark已成为行业基准测试。之所以选择排序是因为排序的核心是shuffle操作，数据的传输会横跨集群中所有主机，Shuffle基本支持了所有的分布式数据处理负载。 下面就来详细分析一下使用mapreduce实现排序的基本过程。先看一些准备知识。 MapReduce中的数据
【MR】MapReduce 常见的排序
会飞的大象
09-22 1万+
【MR】MapReduce 常见的排序
mapreduce 的过程
博客 小站
05-08 1055
从前面的例子我们已经大致了解了一个MapReduce的作业的过程，但是这样是不够的，本节将深入探讨MapReduce的整个过程。 从输入到输出     从前而的WordCount可以看出，一个MapReduce作业经过了input, map, combine, reduce.output五个阶段，其中combine阶段并不一定发生，map输出中间结果被分发到 reducer 的过程
用java实现对平均成绩排序_Java使用LinkedHashMap进行分数排序
weixin_42151036的博客
02-24 1006
分数排序的特殊问题在java中实现排序远比C/C++简单,我们只要让集合中元素对应的类实现Comparable接口,然后调用Collections.sort();方法即可.这种方法对于排序存在许多相同元素的情况有些浪费,明显即使值相等,两个元素之间也要比较一下,这在现实中是没有意义的.典型例子就是学生成绩统计的问题,例如高考中,满分是150,成千上万的学生成绩都在0-150之间,平均一个分数的人数...
MapReduce中的排序
weixin_45675924的博客
07-19 1159
一、排序概述 1、在MapReduce的shuffle过程中执行了三次排序，分别是： map的溢写阶段：根据分区以及key进行快速排序 map的合并溢写文件：将同一个分区的多个溢写文件进行归并排序，合成大的溢写文件 reduce输入阶段：将同一分区，来自不同map task的数据文件进行归并排序 2、在MapReduce整个过程中，默认是会对输出的KV对按照key进行排序的，而且是使用快速排序。 map输出的排序的，其实也就是上面的溢写过程中的排序。 reduce输出的排序，即reduce处理完数据后，
MapReduce之计算平均数的Java与Python实现
Mew的博客
03-21 1150
Java代码 重写map： public class WCMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> { @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, Interrup...
【hadoop学习之路】MapReduce实现数字排序
onion23的博客
05-20 4321
参考视频：【狂野大数据】一天搞定大数据之MapReduce 目录 1. MapReduce 运行流程 2. 规划自定义的 MapReduce 程序 3. 代码实现 1. MapReduce 运行流程 MapReduce主要经过三个阶段： ① Map阶段 1）以<k1, v1>格式读取文本文件，其中k1为文本偏移量，通常定义为数字类型（如LongWritable），v2为文本，通常定义为Text类型 2）自定义语句，用于处理<k1, v1>及生成<k2, v.
Hadoop MapReduce做大数据排序
Cumu Blog
10-31 4573
1. 我们知道mapreduce天生适合作排序，由于他有一个shuffer的过程，当数据量很少的时候我们可以把reduce的num设置成1来进行排序，但是如果数据量很大，在一个reduce上处理不过来或者处理时间太长，那么我们就需要重新考虑这个排序（需要设置多个reduce） 2. 假设我们现在的数据是这样的，每个数字占一行，如： 6 1 56 43 65 15 54 93 47 56 2
MapReduce排序过程
a6a6a_6的博客
03-28 3508
排序是MapReduce框架中最重要的操作之一。 MapTask和ReduceTask均会对数据按照key 进行排序。该操作属于Hadoop 的默认行为，任何应用程序中的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。 默认排序是按照字典顺序排序，且实现该排序的方法是快速排序。 发生排序时机 MapTask 1，当环形缓冲区使用率达到一定阈值后，对缓冲区的数据进行一次快速排序。 2，并将这些有序数据溢写到磁盘上，而当数据处理完毕后，他会对磁盘上所有文件进行归并排序 Red...
实验三 MapReduc 实验
最新发布
10-21
4. Map产生的中间键值对分为N个区保存在本地中，每个区对应一个Reduce任务，将这N个区的位置报告给集群中负责调度的机器，让其将位置信息转发给已分配好Reduce任务的机器 [^2]。 ### 代码示例 #### MyMapper.java `...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值