二次排序

Hadoop二次排序及MapReduce处理流程实例详解

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。
小白也不想白·2019-01-22 14:00

二次排序代码实现

//map类，实现map类publicclassMyMapperextendsMapper{privateIntWritableoutputValue=newIntWritable();Studentstu=newStudent();@Overrideprotectedvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,Inte
classics_moon·2018-12-22 16:51

spark scala版本的二次排序

importjava.io.SerializableclassSortKey(valclickCount:Int,valorderCount:Int,valpayCount:Int)extendsOrdered[SortKey]withSerializable{overridedefcompare(that:SortKey):Int={if(clickCount-that.clickCount!=
chixushuchu·2018-12-14 18:30

第三天 -- Spark shuffle -- DAG -- 广播变量 -- 二次排序

第三天–Sparkshuffle–DAG–广播变量–二次排序文章目录第三天--Sparkshuffle--DAG--广播变量--二次排序一、SparkshuffleSparkshuffle简介触发shuffle
Eva.努力学习·2018-11-21 23:28

大数据开发=工程师面试题二

方法一：运用2个job，第一个job直接用filesystem读取10个文件夹作为map输入，url做key，reduce计算url的sum，下一个jobmap用url作key，运用sum作二次排序，reduce
陆山右·2018-11-13 19:45

结合案例讲解MapReduce重要知识点 ---------- 二次排序

待处理数据内容如下二次排序：233212329023567786507855478756161816161615989093处理后的数据内容如下输出数据：-----------909398-------
Z_Data·2018-11-10 09:45

Hadoop、Spark（Java、scala）实现分组、排序

Classjob.setGroupingComparatorClass((Classcls);//实例job.setGroupingComparatorClass(S1apEnbidGroupingComparator.class);1.2排序//自定义二次排序策略
csdnmrliu·2018-09-20 11:19

一起学Hadoop——二次排序算法的实现

二次排序，从字面上可以理解为在对key排序的基础上对key所对应的值value排序，也叫辅助排序。
小菜两碟·2018-09-11 23:00

一起学Hadoop——TotalOrderPartitioner类实现全局排序

从小范围来说排序又分成部分排序，全局排序，辅助排序(二次排序)等。本文介绍如何在Hadoop中实现全局排序。
小菜两碟·2018-09-05 22:00

hadoop中MapReduce的sort(部分排序,完全排序,二次排序)

1.部分排序MapReduce默认就是在每个分区里进行排序2.完全排序在所有的分区中，整体有序1)使用一个reduce2)自定义分区函数不同的key进入的到不同的分区之中,在每个分区中自动排序,实现完全分区..importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.
Marlboro_2·2018-08-26 21:44

MapReduce二次排序

MapReduce二次排序➜studentgit:(master)✗hadoopdfs-cat/sortTwo/dataDEPRECATED:Useofthisscripttoexecutehdfscommandisdeprecated.Insteadusethehdfscommandforit
chenxiaokang97·2018-08-05 16:42

选择排序

选择排序（一）排序过程分析假设现在有N个数比较大小，选择排序就是首先在0~N-1上选择一个最小的数，取最小数的位置，假设这个位置叫min_index,然后把该位置与0位置交换，这样就排好了第一个数；第二次排序的时候
进阶的小豆子·2018-08-01 08:38

【冒泡排序】c++实现冒泡排序代码

通过第一趟排序能找出最大的元素，并使最大的元素移至最后一位，然后通过第二次排序使次大的元素移至倒数第二位，以此类推，直至所有元素有序。
yangchuang93·2018-06-29 16:29

Hadoop————全排序和二次排序

1、多输入使用多个输入作为job的输入来源，也就是在InputFormat前把添加各种不同的序列源里面的方法也就是addInputPath等等，map也可以在这个流程中套进来。combiner:合成，map的reduce(聚合)在分区内聚合，分区后产生数据后在分区内聚合（每个分区都会有一个）。代码示例WCTextMapper.java(文本输入格式)packagecn.ctgu.mr.multii
Jorocco·2018-06-15 10:28

[Spark的二次排序的实现]

二次排序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。
fazhi-bb·2018-06-05 20:56

MapReduce练习之二次排序

0.运行环境idea+hadoop2.9.0本地调试关于idea上hadoop的配置,见前文https://blog.csdn.net/wxfghy/article/details/80521577输入文件格式如下,输出以字母分区,分区内部排序,也可以不分区,按ABC排序刘备15关羽60张飞8刘备75关羽65张飞98刘备55刘备23关羽85张飞67张飞58输出文件按姓名分3个文件保存,格式为人名分
翱翔的江鸟·2018-05-31 16:37

hadoop streaming 输出数据分割与二次排序

https://blog.csdn.net/xhu_eternalcc/article/details/47147425http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b59de070101b7iy.htmlhttp://www.cnblogs.com/xudong-bupt/p/7871136.html通过-Dstream.map.output.field.separator=,
Ten_Minutes·2018-05-30 19:02

排序算法：冒泡，选择，插入，希尔以及堆排序

每冒完一趟我们都会找到这一堆数据（待排序的数据）中最小的一个，并且该最小的数据就在待排序的数据中第一个位置上，此时我们修改有序的区间，再进行下一趟的冒泡排序，并且已经被排好的数据就不会二次被进行排序（二次排序是不必要的
小心眼儿猫·2018-05-30 17:55

三种基本排序方法(C语言实现)

三种基本排序(以升序为例)1.冒泡排序思想:每次相邻两个数比较,若升序,则将大的数放到后面,一次循环过后，就会将最大的数放在最后.如图93258476是输入的待排序的数列,经过第一次排序,将最大的9放在最后,第二次排序
小码农丨·2018-05-24 00:08

MapReduce二次排序原理和实现

MapReduce二次排序默认情况下，Map输出的结果会对Key进行默认的排序，但是有时候需要对Key排序的同时再对Value进行排序，这时候就要用到二次排序了。下面让我们来介绍一下什么是二次排序。
菜鸟级的IT之路·2018-05-06 12:33

scala二次排序实现

二次排序就是按照不同字段进行排序packagetest1importorg.apache.spark.
jin6872115·2018-05-03 09:26

Hadoop：二次排序实现

一、二次排序介绍及原理假设有如下一组数据：113322151321现在需要MapReduce程序先对其第一个字段排序，再对第二个字段进行排序。
东方未曦·2018-04-19 19:20

《数据算法Hadoop/Spark》读书笔记1--二次排序

1说明本章知识1.1Chapter01:SecondarySortingWithSpark1.1.1新建maven工程1.1.2编辑输入文件1.1.3二次排序1.1.4运行结果1.1.5小结1说明本文档介绍
王小禾·2018-04-16 16:28

mapreduce 的二次排序

一：理解二次排序的功能，使用自己理解的方式表达（包括自定义数据类型，分区，分组，排序）二：编写实现二次排序功能，提供源码文件。
flyfish225·2018-04-11 05:15

hadoop二次排序详解

如果既要按key作第一排序，同时把value作第二排序的方式，称为二次排序。
ViVi_apr·2018-04-04 21:21

MapReduce程序之二次排序与多次排序

[toc]需求有下面的数据：cookieIdtimeurl212:12:342_hao123309:10:343_baidu115:02:411_google322:11:343_sougou119:10:341_baidu215:02:412_google112:12:341_hao123323:10:343_soso205:02:412_google假如我们现在的需求是先按cookieId排序
xpleaf·2018-03-08 18:53

MapReduce程序之二次排序与多次排序

[toc]需求有下面的数据：cookieIdtimeurl212:12:342_hao123309:10:343_baidu115:02:411_google322:11:343_sougou119:10:341_baidu215:02:412_google112:12:341_hao123323:10:343_soso205:02:412_google假如我们现在的需求是先按cookieId排序
weixin_34054931·2018-03-08 18:53

Java实现：排序算法--时间复杂度为O（n² ）

比如第一次排序，找出最小（或最大）的元素，放在第一个位置，第二次排序，找出最小（或最大）的元素，放在第二个位置.....顺序从小到大排
Hubbert_Xu·2018-03-07 00:43

mapreduce算法之二次排序

packagemapreduce;importjava.net.URI;importjava.io.DataInput;importjava.io.DataOutput;importjava.io.IOException;importjava.util.StringTokenizer;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.h
Oceansidexue·2018-01-31 08:22

MapReduce二次排序法

sort2884.sort2545.sort126.sort6227.sort68888.sort658输出数据：1.sort11,22.sort23,54,883.sort622,58,888既然是二次排序
夜深静处·2018-01-29 20:09

《数据算法-Hadoop/Spark大数据处理技巧》读书笔记（一）——二次排序

写在前面：在做直播的时候有同学问Spark不是用Scala语言作为开发语言么，的确是的，从网上查资料的话也会看到大把大把的用Scala编写的Spark程序，但是仔细看就会发现这些用Scala写的文章绝大部分是初级内容，最常见的就是某一个API是怎么用的，很多都是拷贝粘贴的重复内容，真正深入的内容并不多见。之前看美团团队写的Spark优化相关放出的代码是用Java写的，《数据算法-Hadoop/Sp
狂暴棕熊·2018-01-26 16:45

大数据面试-02-大数据工程师面试题

方法一：运用2个job，第一个job直接用filesystem读取10个文件夹作为map输入，url做key，reduce计算url的sum，下一个jobmap用url作key，运用sum作二次排序，reduce
九师兄-梁川川·2018-01-12 15:24

Mapreduce实现二次排序

满足这种需求一是可以在reduce阶段排序收集过来的values，但是，如果有数量巨大的values可能就会导致内存溢出等问题，这就是二次排序应用的场景——将对值的排序也安排到MR计算过程之中，而不是单独来做
月牙儿XUE·2018-01-12 11:27

Hadoop-Python实现Hadoop Streaming分组和二次排序

分组(partition)Hadoopstreaming框架默认情况下会以’/t’作为分隔符，将每行第一个’/t’之前的部分作为key，其余内容作为value，如果没有’/t’分隔符，则整行作为key；这个key/tvalue对又作为该map对应的reduce的输入。-Dstream.map.output.field.separator指定分割key分隔符，默认是/t-Dstream.num.ma
chenlly99·2018-01-10 18:07

Spark Java sortByKey二次排序及Task not serializable异常

相比于scala，用java写二次排序较繁琐一些，请参考：SparkJava二次排序：http://blog.csdn.net/leen0304/article/details/78280282SparkScala
生命不息丶折腾不止·2017-12-15 11:32

选择法排序

图8.17选择法排序示意图从图8.17可以发现，在第一次排序过程中将第一个数字和最小的数字进行了位置互换；而第二次排序过程中，将第二个数字和剩下的数字中最小
明日科技-w·2017-12-14 13:55

大数据之hadoop面试题2

方法一：运用2个job，第一个job直接用filesystem读取10个文件夹作为map输入，url做key，reduce计算url的sum，下一个jobmap用url作key，运用sum作二次排序，reduce
牛大财有大才·2017-12-05 12:50

Hadoop二次排序

二次排序前言Hadoop的map和reduce阶段默认用Key值作为记录排序的依据，如果想按照Value值或其他自定义的方式进行排序，就需要使用Hadoop提供的机制来实现所谓的”二次排序”。
ecjtusbs·2017-11-22 19:05

MapReduce之二次排序

总结二次排序的要点：1、组合key，自定义数据类型-》继承WritableComparable2、保证原来的分组规则不变，自定义分组规则-》继承RawComparator3、保证原来的分区规则不变，自定义分区规则
weixin_40652340·2017-11-21 15:13

06-天亮大数据系列教程之hadoop二次排序详解

二次排序定义mapreduce计算过程和输出，都是按key自动排序如果想要value也要排序输出，即key第一排序，value第二排序的方式。称为二次排序。
周天亮·2017-11-14 23:40

实验6 MapReduce-二次排序

6.1实验原理首先需要认识到一点就是MR默认会对键进行排序[https://www.cnblogs.com/acSzz/p/6383618.html]Spill过程在collect阶段的执行过程中，当内存中的环形数据缓冲区中的数据达到一定发之后，便会触发一次Spill操作，将部分数据spill到本地磁盘上。SpillThread线程实际上是kvbuffer缓冲区的消费者，主要代码如下：spillL
Avalonist·2017-11-12 14:42

MapReduce/Hadoop的二次排序解决方案

目前正在学习《数据算法Hadoop/Spark大树据处理技巧一书》，准备将书中代码理解一遍。一、目的输入：格式：,示例:sample_input.txt2000,12,04,102000,11,01,202000,12,02,-202000,11,07,302000,11,24,-402012,12,21,302012,12,22,-202012,12,23,602012,12,24,702012
土豆拍死马铃薯·2017-11-01 21:01

Spark编程实战

在上述几篇的博文中，介绍了Spark的几种常用transformation算子和action算子的使用方法、RDD的创建在本篇文章中，将带来Spark核心编程的几种经典案例二次排序案例需求及实现思路：案例需求
疯狂呼呼呼·2017-09-22 15:16

MapReduce二次排序分区，分组优化

自定义分组NameGrouppackagetest;importorg.apache.hadoop.io.RawComparator;importorg.apache.hadoop.io.WritableComparator;publicclassNameGroupimplementsRawComparator{publicintcompare(ConsumeWritableo1,ConsumeW
wsow·2017-09-03 00:29

MapReduce 二次排序

自定义keypackagetest;importjava.io.DataInput;importjava.io.DataOutput;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.WritableComparable;publicclassConsumeWritableimplementsWritableComparable{privat
wsow·2017-09-01 21:09

基于MapReduce的二次排序

1.需求现给出一系列订单数据，要求用“mapreduce自己的排序机制”将每条订单数据中成交额最大的数据排在第一位显示出来。数据源：订单id商品id成交金额Order_0000001Pdt_01222.8Order_0000001Pdt_0525.8Order_0000002Pdt_03522.8Order_0000002Pdt_04122.4Order_0000002Pdt_05722.4Ord
澈彻策·2017-08-24 20:39

Hadoop基础教程-第7章 MapReduce进阶（7.6 MapReduce 二次排序）

第7章MapReduce进阶7.6MapReduce二次排序7.6.1二次排序概述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。
程裕强·2017-06-23 15:17

scala_三次排序

今天看了下二次排序的算法，虽然还是不懂源码内部是咋处理的，但至少会把二次排序改成三次，甚至更高纬度排序了，先会用，再慢慢研究吧！下面是scala版本的程序。
大数据spark·2017-05-13 17:49

MapReduce编程实例：二次排序

设计思路:二次排序的含义为先按某列对数据进行排序，在该次排序的基础上再按照另一列的值进行排序：434241342723313233SecondaryMapper:importorg.apache.hadoop.io.LongWritable
不会编程的码农·2017-05-01 18:58

Spark用Java实现二次排序的自定义key

最近看了很多网上的对于SPARK用Java实现二次排序的方法，对于自定义key的做法基本上都是实现Ordered接口，只要实现Comparable接口重写compareTo方法就行了，很简洁，以下是我的自定义
恶魔苏醒ing·2017-04-27 23:01
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