二次排序

mapreduce 二次排序后reduce输出中key的变化

最近用javamr写了个二次排序，但是根据看到的博文写的是迭代器的key使用属于同一个组的所有key的第一个key，写了代码跑出数据后发现并不是，在网上找了半天，看到一篇关于mrvalues迭代器的源码文章
happyelma7·2017-04-25 18:58

MapReduce之二次排序类应用

这种应用称为“二次排序”。应用场景在对大数据进行分析时，常采用排序的方式，排序后，发现数据量太大，具有相同关键值的记录也非常多，这是，就需要对第二属性进行排序。
CloudsStyle·2017-03-27 22:47

二次排序的实现代码

Key是可以排序的。需要对value排序。1.自定义keyimportorg.apache.hadoop.io.WritableComparable;importjava.io.DataInput;importjava.io.DataOutput;importjava.io.IOException;/***自定义组合key*/publicclassComboKeyimplementsWritabl
duzewen·2017-03-22 14:29

MapReduce二次排序(secondary sort)实战

接触过mapreduce的同学都知道，为了将key值相同的record放在一起，分配给指定reducer，shuffle阶段会按照key值排序。然而在某些情况下，我们需要同时对value排序，A同学立马提出了如下解决方案：reduce的时候，将同一个key的所有value都存在一个list中，最后再进行排序，这个方案在数据量小时没有问题，可是reducer的内存是有限的，当数据规模很大时，某个ke
debug_myself·2017-03-18 19:45

Spark系列修炼---入门笔记23

核心内容：1、Spark中的基础排序算法2、Spark中的二次排序算法3、Spark中排序的相关思考好的，今天我们进入Spark的二次排序，当然我们还是先看最简单的基础排序算法……排序的地位：排序非常重要
安静的技术控·2016-12-16 20:39

mapreduce之分区，分组，排序，二次排序的综合应用

在shuffle阶段会进行分区，分组，排序，二次排序。
孙张宾·2016-11-25 23:04

hadoop二次排序、分组、排序和分区

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setPartitionerClasssetOutputkeyComparatorClasssetOutputValueGroupingComparator
do_what_you_can_do·2016-11-24 10:47

MapReduce 高级应用练习：二次排序及Join

二次排序-》第一点组合key，key是一个组合的字段（自定义数据类型）-》继承WrtiableComparable-》第二点保证原来的分区不变，需要自定义分区规则-》继承partitioner-》第三点保证原来的分组不变
H_Hao·2016-11-22 17:33

大数据开发利器：Hadoop（7）MapReduce进阶

主要涉及点为二次排序、Partition。1.例子介绍1.1输入数据①假设有一个网站，有三个不同的页面，分为web1、web2、web3。
知庸vv·2016-11-03 23:10

大数据开发利器：Hadoop（7）MapReduce进阶

主要涉及点为二次排序、Partition。1.例子介绍1.1输入数据①假设有一个网站，有三个不同的页面，分为web1、web2、web3。
知庸vv·2016-11-03 23:10

mapreduce的二次排序（字符型）

importjava.io.DataInput;importjava.io.DataOutput;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.WritableComparable;publicclassStringPairimplementsWritableComparable{privateStringname;privateStri
笨鸟先飞-天道酬勤·2016-10-11 10:42

hadoop二次排序

1.二次排序概念：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。
燃烧的岁月_·2016-08-08 11:47

MapReduce的排序和二次排序

自己学习排序和二次排序的知识整理如下。
安静平和·2016-07-31 16:15

mapreduce 二次排序

二次排序1思路2实现3测试1二次排序1.1思路所谓二次排序，对第1个字段相同的数据，使用第2个字段进行排序。
ivan_jiang·2016-07-22 16:17

结合手机上网流量业务来说明Hadoop中的二次排序机制，分区机制

本篇博客将结合手机上网流量业务来详细介绍Hadoop的二次排序机制、分区机制，先介绍一下业务场景：先介绍一下业务场景：统计每个用户的上行流量和，下行流量和，以及总流量和。
a2011480169·2016-07-08 10:00

第19课：Spark高级排序彻底解密

本节课内容：    1、基础排序算法实战    2、二次排序算法实战    3、更高级别排序算法    4、排序算法内幕解密排序在Spark运用程序中使用的比较多，且维度也不一样，如二次排序，三次排序等
18610086859·2016-05-14 23:43

Spark基础排序+二次排序（java+scala）

1.基础排序算法2.二次排序算法3.更高级别排序4.排序算法内幕1.基础排序算法sc.textFile("/data/putfile.txt").flatMap(_.split("")).map(word
sundujing·2016-05-13 23:00

Spark中的二次排序

首先要先定义一个自定义的类型，实现scala提供的Ordered接口并实现其方法，方法就是排序的逻辑。这里我对两列数字进行排序，代码如下：packagecn.spark.study.coreclassSecondarySortKey(valfirst:Int,valsecond:Int)extendsOrdered[SecondarySortKey]withSerializable{defcomp
kongshuchen·2016-05-08 09:00

在js中使用localeCompare函数排序出现问题

arrayTest.sort(     function(a,b){       returna.localeCompare(b);     }         );   document.write("第二次排序后的数据为
effto·2016-05-06 11:00

Hadoop Mapreduce分区、分组、二次排序过程详解

http://blog.sina.com.cn/s/blog_d76227260101d948.html徐海蛟 教学用途1、MapReduce中数据流动   （1）最简单的过程：  map - reduce   （2）定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程：map - partition - reduce   （3）增加了在本地先进性一次reduce（优化）过程：
Yan456jie·2016-04-11 21:00

二次排序案例！

1.MapReduce处理的数据类型1.1必须实现org.apache.hadoop.io.Writable接口。需要实现数据的序列化与反序列化，这样才能在多个节点之间传输数据！示例：publicclassIntWritableimplementsWritableComparable，publicinterfaceWritableComparableextendsWritable,Comparab
xuxiuning·2016-04-11 21:00

hadoop在进行二次排序的时候程序运行停止了

程序中调用了，注释就可以了job.setCombinerClass(MyReducer.class);
Yan456jie·2016-04-11 16:00

Hadoop Mapreduce分区、分组、二次排序过程详解

1、MapReduce中数据流动  （1）最简单的过程： map-reduce  （2）定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程：map-partition-reduce  （3）增加了在本地先进性一次reduce（优化）过程：map-combin(本地reduce)-partition-reduce2、Mapreduce中Partition的概念以及使用。（1）P
张欢19933·2016-04-07 19:00

Hadoop之MapReduce自定义二次排序流程实例详解

1.如何解决MapReduce二次排序？2.Map端如何处理？3.Reduce端如何处理？4.MapReduce二次排序是如何具体实现的呢？
张欢19933·2016-04-07 17:00

Comparison method violates its general contract!

在使用sparkRDD中，需要进行二次排序，二次排序需要使用到scalaList的sortWith(compare)，需传递一个比较函数compare给sortWith，这个时候会报如标题所示的错误。
cjun1990·2016-03-31 10:00

Java常用排序算法(二):选择排序

遍历序列,把最大值放置在序列的第一位,次最大值放置在第二位一直循环到最后一位跟倒数最后一位的比较为止.实例:初始序列: 34,08,23,99,12,34第一次排序:  99,34,08,23,12,34第二次排序
LeoExer·2016-03-23 00:00

Java常用排序算法(一):插入排序

实例:初始序列:        76,54,12,43第一次排序:      54,76,12,43第二次排序:      12,54,76,43第三次排序:      
LeoExer·2016-03-20 00:00

hadoop 二次排序

二次排序原理写在前面在MapReduce编程框架下，当我们要对数据进行排序时，如下所示数据，我们希望先根据Name进行排序，然后再Name相同的情况下，根据Date进行排序。这就是所谓的二次排序。
ZhouSanduo18·2016-03-10 21:32

MapReduce自定义二次排序流程

每一条记录开始是进入到map函数进行处理，处理完了之后立马就入自定义分区函数中对其进行分区，当所有输入数据经过map函数和分区函数处理完之后，就调用自定义二次排序函数对其进行排序。
Mandylover·2016-03-04 13:16

SPARK排序算法，使用Scala开发 二次排序 自定义KEY值，相比JAVA的罗嗦，Scala优雅简洁！！！

Spark使用Scala开发的二次排序【数据文件Input】23 41 32 43 87 21【运行结果Output】倒排序874341322321 运行结果【源代码文件】SecondarySortApp.scalaSecondarySortKey.scala
duan_zhihua·2016-02-28 21:00

使用java开发 自定义key值 进行二次排序 深入解析！

Spark使用JAVA开发的二次排序【数据文件Input】23 41 32 43 87 21【运行结果Output】21 23 32 41 43 87【源代码文件】SecondaySortApp.javaSecondarySortKey.java
duan_zhihua·2016-02-28 20:00

Hadoop链式MapReduce、多维排序、倒排索引、自连接算法、二次排序、Join性能优化、处理员工信息Join实战、URL流量分析、TopN及其排序、求平均值和最大最小值、数据清洗ETL、分析气

多维排序解析与实战...2第50课：HadoopMapReduce倒排索引解析与实战...3第49课：HadoopMapReduce自连接算法及编程实战...4第48课：HadoopMapReduce二次排序编程实战
duan_zhihua·2016-02-28 06:00

Spark高级排序彻底解密(DT大数据梦工厂)

内容：1、基础排序算法实战；2、二次排序算法实战；3、更高局级别排序算法；4、排序算法内幕解密；为啥讲排序？因为在应用的时候都有排序要求。海量数据经常排序之后要我们想要的内容。
feiweihy·2016-02-20 12:46

Hadoop 二次排序

Hadoop二次排序八股文的样本例子1、数据文本[root@masterIMFdatatest]#catSecondarySort.txt128322154326521501128128168198178111001002
段智华·2016-02-20 07:50

Hadoop 二次排序

Hadoop二次排序 八股文的样本例子1、数据文本[root@masterIMFdatatest]#catSecondarySort.txt12     832     2154     3265     
duan_zhihua·2016-02-20 07:00

Day19 实现二次排序

本文来自王家林大数据梦工厂整理：http://weibo.com/ilovepains 分别用java和scala实现二次排序分析：//按照order和Serializable实现自定义排序的key /
·2016-02-19 00:00

MapReduce TopK问题实际应用

这里还涉及到二次排序，不懂的同学可以参考我之前的文章。 二：技术实现#我们先来看看一条Ngnix服务器的日志： [java]
importdate·2016-01-31 18:00

MapReduce二次排序

本文主要介绍下二次排序的实现方式 我们知道MapReduce是按照key来进行排序的，那么如果有个需求就是先按照第一个字段排序，在第一个字段相等的情况下，按照第二个字段排序，这就是传说中的二次排序。 
importdate·2016-01-31 18:00

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。
importdate·2016-01-31 18:00

MapReduce排序之 二次排序

自带的排序功能就无法满足我们了，还好Hadoop提供了一些组件可以让开发人员进行二次排序。 
importdate·2016-01-31 18:00

大数据IMF传奇 第19课 spark 二次排序 使用JAVA自定义key 进行二次排序

scala>sc.textFile("/README.txt").flatMap(_.split("")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).map(x=>(x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x=>(x._2,x._1)).collectres0:Array[(String,Int)]=Array(("",18),(the,8),(and,6)
duan_zhihua·2016-01-24 20:00

Hadoop-MapReduce过程

问题引入：先定义需求，给出如下2个字段，要求先按第1个字段升序，若第1字段相同则按第2字段升序(二次排序)：20215051123456782637050522405112053129820522636112211314278
PJ-Javis·2016-01-19 23:37

Hadoop-MapReduce过程

问题引入：先定义需求，给出如下2个字段，要求先按第1个字段升序，若第1字段相同则按第2字段升序(二次排序)：2021 5051 12 34 56 782 6370 50522 40511 2053 1298
jiangpeng59·2016-01-19 23:00

mapreduce的二次排序 SecondarySort

mapreduce的二次排序SecondarySort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 setOutputkeyComparatorClasssetOutputValueGroupingComparator
xztelecomlcs·2016-01-03 22:28

mapreduce的二次排序 SecondarySort

mapreduce的二次排序SecondarySort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 setOutputkeyComparatorClasssetOutputValueGroupingComparator
xztelecomlcs·2016-01-03 22:28

mapreduce的二次排序 SecondarySort

mapreduce的二次排序SecondarySort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setPartitionerClasssetOutputkeyComparatorClasssetOutputValueGroupingComparator
xztelecomlcs·2016-01-03 22:28

链表排序--冒泡

/** 冒泡排序从小大的 步骤： 1从链表开始位置遍历， 如果next元素比较小，交换位置直到结束位置一次排序完毕输出最大的节点 2第二次排序 仍然从链表开始位置遍历直到第二大位置 3重复
一叶舟troy·2015-12-24 01:00

Hadoop Streaming二次排序

所以需要对data进行二次排序。
arthur503·2015-12-23 16:00

MapReduce-自定义比较器

接着上一篇MapReduce-三次排序-曾经想不通的二次排序把其实例的需求改变一下，来说明如何定制GroupingComparatorClass和SortComparatorClass下面就完成这篇博客要完成的问题测试数据如下
doegoo·2015-12-23 09:49

MapReduce-自定义比较器

接着上一篇MapReduce-三次排序-曾经想不通的二次排序把其实例的需求改变一下，来说明如何定制GroupingComparatorClass和SortComparatorClass下面就完成这篇博客要完成的问题测试数据如下
doegoo·2015-12-23 09:00
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他