Hadoop WritableComparable

最新推荐文章于 2024-05-12 21:25:50 发布
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本文探讨了Hadoop中Key的数据类型必须实现WritableComparable接口的原因，并强调了当使用Bean作为Key时，正确实现compareTo方法的重要性。

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

WritableComparable用途是是为了确定是不是相同的key，因此得出如下结论：

hadoop为Key的数据类型必须实现WritableComparable

如果以bean作为key,实例化了WritableComparable接口，一定要注意


  1. public int compareTo(T o)
    { 
  2.     
  3. } 
方法的实现。-1  0 1的结果对最终的影响

Hadoop(十二) MapReduce WritableComparable 排序
技术博客
08-19 979
MapReduce WritableComparable 排序
05 Hadoop简单使用
最新发布
BIN_2011464841的博客
06-05 2376
主要讲到了hadoop2.x和hadoop3.x变化，HDFS常用命令，Java操作HDFS，MapReduce，压缩和yarn常用命令。
hadoop的比较器WritableComparable
carrialine的博客
05-10 597
一、WritableComparable是一个接口，它继承了hadoop自己封装的序列化类Writable和java中的Comparable接口。 1、  源码如下：public interface WritableComparable <T> extends org.apache.hadoop.io.Writable, java.lang.Comparable<T> pu...
Hadoop WritableComparable接口
qiezikuaichuan的专栏
09-14 606
hadoop WritableComparable接口的作用，  两个作用  A  实现了一个序列化协议                 B 可以比较的实现，实现方法compareTo()方法，  MapReduce中所有的key值类型都必须实现这个接口，避免重复的key啊 ==================================================
Writable和Comparable
weixin_34293902的博客
01-26 195
WritableComparable接口相当于继承了上述两个接口的新接口: Public interface WritableComparable<T>extends Writable,Comparable<T> Writable接口: 基于DataInput与DatOutput的简单高效可序列化接口，就是org.apache.hadoop.io.Writable接...
Hadoop大数据实训，求最高温度最低温度实验报告
05-04
这个类需要实现`WritableComparable`接口，这样Hadoop可以读取、序列化和比较这些对象。`compareTo`方法用于比较两个`YearMaxTAndMinT`实例，确保按照最高气温降序和最低气温升序的规则排序。 ```java public class...
[Hadoop]三、Hadoop-MapReduce
weixin_44428807的博客
05-12 341
1. MapReduce概述 2. Hadoop序列化 3. Mapeduce框架原理 4. Hadoop数据压缩 5. 常见错误及解决方案
Hadoop | MapReduce学习笔记 | Partitioner分区 自定义分区策略案例 | WritableComparable 全排序 | Combiner、OutputFormat
希望每天都能进步一点点
02-13 871
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。 对于MapTask，它会将处理的结果暂时放到环形缓冲区，当环形缓冲区使用率达到一定阈值后，再对缓冲区中的数据进行一次**快速排序**，并将这些有序数据溢写到磁盘上，而当数据处理完毕后，它会对磁盘上所有文件进行 **归并排序**。 对于ReduceTask，它从每个MapTask上远程拷贝响应的数据文件，如果文件大小超过一定阈值，则溢写到磁盘上，否则存储在内存中。如果磁盘上文件数目达到一定阈值，则进行一次合并后将数据溢写到磁盘上。当所有数据拷贝完
Hadoop 实现WritableComparable的类
u012769007的专栏
11-17 793
首先要了解hadoop的序列化 序列化（serialization）： 序列化指的是将结构化对象转为字节流以便于通过网络进行传输或写入持久存储的过程。反序列化指的是将字节流转为一系列结构化对象的过程。 序列化用于：进程间通信与持久存储。  RPC序列化建议的特性          1.紧凑(Compact)即方便网络传输,充分利用存储空间          2.快速（
Hadoop——自定义数据类型，实现WritableComparable, 并且 分组，排序
kevin_xiang的专栏
09-26 5107
http://blog.youkuaiyun.com/u014432433/article/details/51104026 1. 在进行mapreduce编程时key键往往用于分组或排序，当我们在进行这些操作时Hadoop内置的key键数据类型不能满足需求时， 或针对用例优化自定义数据类型可能执行的更好。因此可以通过实现org.apache.hadoop.io.WritableComparable接
Hadoop- Writable, WritableCompareable, WritableComparator
JasonZhangOO的博客
10-03 1136
Hadoop-序列化序列化：对象的序列化用于将一个对象编码成字节流，以及从字节流中重新构建对象。将一个对象编码成一个字节流称为序列化该对象。序列化三种主要的用途：1.作为一种持久化格式。2.作为一种通信的数据格式。3.作为一种拷贝、克隆机制。Hadoop序列化机制：Hadoop序列化机制是调用的write方法将对象序列化到流中，调用readFiles方法进行反序列化。java序列化机制与Hadoop
WritableComparable
05-06 245
官方给例子 做hadoop开发的都知道 WritableComparable没有自己的方法体。 public class MyWritableComparable implements WritableComparable { // Some data private int counter; private long times...
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Andrew的成长之路
07-10 702
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小M呀~之大数据系列
12-03 1972
排序是maprduce的重要部分，这里将利用继承WritableComparable实现自定义排序。
hadoop中Writable类和WritableComparable类、序列化和反序列化
STAR GAME
01-29 2018
Writable类和WritableComparable类 序列化和反序列化 Writable ：对Java基本类型提供封装（short和char除外），使其可以实现序列化和反序列。所有的封装包包含get() 和 set() 方法用于读取或者设置封装的值。在Hadoop中定义一个结构化对象都要实现，使得该结构化对象可以序列化为字节流，字节流也可以反序列化为结构化对象。 WritableComparable：WriteCompareable接口是Wirtable接口的二次封装，提供了compareTo(T
大数据之Hadoop(MapReduce)：Partition之WritableComparable排序
weixin_43597208的博客
06-10 131
目录1.排序概述2.排序的分类3.自定义排序WritableComparable 1.排序概述 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； 对于MapTask ,它会将处理的结果暂时放到环形缓冲区，当环形缓冲区使用率达到一定阈值后，再对缓冲区中的数据进行一次快速排序，并将这些有序数据溢写到
Hadoop源码分析：Writable接口和WritableComparable接口
程裕强的专栏
11-25 1034
1、 Writable接口由于Hadoop的MapReduce和HDFS都有通信的需求，需要对通信的对象进行序列化。Hadoop并没有采用Java的序列化，而是引入了它自己的系统。 org.apache.hadoop.io中定义了大量的可序列化对象，他们都实现了Writable接口。1.1 Writable接口源码package org.apache.hadoop.io;import java.i
Hadoop WordCount源码深度解析
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