1.原理在map阶段的最后，会先调用job.setPartitionerClass对这个List进行分区，每个分区映射到一个reducer。每个分区内又调用job.setSortComparatorClass设置的key比较函数类排序。可以看到，这本身就是一个二次排序。如果没有通过job.setSortComparatorClass设置key比较函数类，则使用key的实现的compareTo方法。
ngCompare中只对key进行比较，这样
原创
2023-06-04 22:37:58
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一、二次排序 （1）输入与输出 （2）需求：数据如file1.txt，要求根据第一列降序，如果第一列相等，则根据第二列升序 分析：平时所使用的键值对是不具有比较意义的，也就说他们没法拿来直接比较，可以通过sortByKey，sortBy(pair._2)来进行单列的排序，但是没法进行两列的同时排序。可以自定义一个键值对的比较类来实现比较，类似于JAVA中自定义类实现可比较性实现com
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2023-06-30 22:07:13
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说明： 关于二次排序主要涉及到这么几个东西：在0.20.0 以前使用的是
setPartitionerClass
setOutputkeyComparatorClass
setOutputValueGroupingComparator
在0.20.0以后使用是
job.setPartitionerClass(Partitioner p);
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2023-12-18 12:42:22
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07．Mapreduce实例——二次排序实验原理在Map阶段，使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splites，同时InputFormat提供一个RecordReder的实现。本实验中使用的是TextInputFormat，他提供的RecordReder会将文本的字节偏移量作为key，这一行的文本作为value。这就是自定义M
原理在Map阶段，使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splites，同时InputFormat提供一个RecordReder的实现。本实验中使用的是TextInputFormat，他提供的RecordReder会将文本的字节偏移量作为key，这一行的文本作为value。这就是自定义Map的输入是<LongWritable
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2023-07-25 09:40:37
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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。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），然
一、对于二次排序案例部分理解1. 分析需求(首先对第一个字段排序,然后在对第二个字段排序)
杂乱的原始数据 排序完成的数据
a,1 a,1
b,1 a,2
a,2 [排序] a,100
b,6
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2023-07-20 17:23:40
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一、概述 MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序，这个默认排序可以满足一部分需求，但是也是十分有限的。在我们实际的需求当中，往往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求。对于二次排序的实现，网络上已经有很多人分享过了，但是对二次排序的实现的原理以及整个MapReduce框架的处理流程的分析还是有非常大的出入，而且部分分析
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2024-01-18 17:01:03
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为什么要有二次排序？Hadoop框架本身提供对Key的排序，但是正如我们在SQL中的双重排序要求一样，有时候我们会需要对key相同值按另一个字段排序的需求，这就使得我们必须要利用Hadoop的机制来间接实施二次排序。 步骤：1、定义一个复合键（因为MapReduce只能对Key进行排序）2、设置新的 comparator，用于对 Key 进行排序（等于Java中自定义Sort方法）3、设
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2023-09-01 08:50:17
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1、实验要求：对基站数据进行排序，要求按电话号码升序，到达时间降序进行排序，并且同时统计用户数和用户拨打电话次数。2、实验平台hadoop版本：hadoop-3.2.0 jdk版本：jdk1.8-271 虚拟机：centos73、常用命令运行java程序的jar包：hadoop jar hadoop_sort.jar com.hadoop.sort.My_hadoopsort /input /ou
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2023-12-14 15:42:34
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前言 Hadoop二次排序简单说就是先根据字段A分组排序，然后在对组内根据字段B排序。Hadoop二次排序在面试的时候出现频率也是比较高的。今天花了点时间通过源码深入学习了一下。（后面内容以Hadoop自带实例——SecondarySort讲解，见本文附录） Hadoop默认是根据reduce key排序，通过Hadoop二次
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2023-07-24 13:54:30
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1 原理 二次排序就是首先按照第一字段排序，然后再对第一字段相同的行按照第二字段排序，注意不能破坏第一次排序的结果。 这里主要讲如何使用一个Mapreduce就可以实现二次排序。Hadoop有自带的SecondarySort程序，但这个程序只能对整数进行排序，所以我们需要对其进行改进，使其可以对
二次排序就是首先按照第一字段排序，然后再对第一字段相同的行按照第二字段排序，注意不能破坏第一次排序的结果。 1). 保存文件第二字段与第四字段:package com.GroupOrder;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
i
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2023-11-26 19:24:47
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一、概述
MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序，这个默认排序可以满足一部分需求，但是也是十分有限的。在我们实际的需求当中，往
往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求。对于二次排序的实现，本文将通过一个实际的MapReduce二次排序例子讲述
二次排序的实现和其MapReduce的整个处理流程，并且通过结果和map、reduc
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2023-07-13 11:37:10
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一、概述MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序，这个默认排序可以满足一部分需求，但是也是十分有限的，在我们实际的需求当中，往往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求。对于二次排序的实现，网络上已经有很多人分享过了，但是对二次排序的实现原理及整个MapReduce框架的处理流程的分析还是有非常大的出入，而且部分分析是没有经过验证的。本文将通过一个实际的MapRedu
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2023-12-16 07:16:18
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一、概述 MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序，这个默认排序可以满足一部分需求，但是也是十分有限的。在我们实际的需求当中，往往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求。对于二次排序的实现，网络上已经有很多人分享过了，但是对二次排序的实现的原理以及整个MapReduce框架的处理流程的分析还是有非常大的出入，而且部分分析
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原创
2014-03-18 20:44:45
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一、概述MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序，这个默认排序可以满足一部分需求，但是也是十分有限的。在我们实际的需求当中，往往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求。对于二次排序的实现，网络上已经有很多人
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2022-12-07 19:53:24
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6.4.3 优化洗牌（shuffle）和排序阶段洗牌和排序阶段都很耗费资源。洗牌需要在map和reduce任务之间传输数据，会导致过大的网络消耗。排序和合并操作的消耗也是很显著的。这一节将介绍一系列的技术来缓解洗牌和排序阶段的消耗。 技术46 规避使用reduceReduce在用于连接数据集的时候将会产生大量的网络消耗。 问题需要考虑在MapReduce规避reduce的使用。
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2023-08-24 20:49:00
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一：准备 1.二测排序 其中1说明了自定义类型 2与3说明了shuffle阶段的分区与分组，同时说明了程序的写法。 2.RawComparator class 3.二次排序的要点 组合key，key是一个组合的字段，自定义数据类型 实现WritableComparable 保证原来的分区不变，自定义
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2016-10-31 21:40:00
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