E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
二次排序
MapReduce-三次排序-曾经想不通的
二次排序
上一篇博客说明了怎么自定义Key,而且用了
二次排序
的例子来做测试,但没有详细的说明
二次排序
,这一篇说详细的说明
二次排序
,为了说明曾经一个思想的误区,特地做了一个3个字段的
二次排序
来说明。
doegoo
·
2015-12-22 09:46
mapreduce
MapReduce
MapReduce-三次排序-曾经想不通的
二次排序
上一篇博客说明了怎么自定义Key,而且用了
二次排序
的例子来做测试,但没有详细的说明
二次排序
,这一篇说详细的说明
二次排序
,为了说明曾经一个思想的误区,特地做了一个3个字段的
二次排序
来说明。
doegoo
·
2015-12-22 09:00
mapreduce
hadoop
MapReduce-自定义Key-
二次排序
这个实例紧接上一个TopK的实例最后留下的一个问题的解决以及对新的一个技术点的说明,如何自定义输入输出的数据类型,这里也大概引出mapreduce中
二次排序
的大致思想,但不着重说明
二次排序
,只是大致说明自定义输入类型的基本步骤
doegoo
·
2015-12-21 09:11
mapreduce
MapReduce
MapReduce-自定义Key-
二次排序
这个实例紧接上一个TopK的实例最后留下的一个问题的解决以及对新的一个技术点的说明,如何自定义输入输出的数据类型,这里也大概引出mapreduce中
二次排序
的大致思想,但不着重说明
二次排序
,只是大致说明自定义输入类型的基本步骤
doegoo
·
2015-12-21 09:00
mapreduce
hadoop
MapOutputBuffer理解的三重境界
作者:LubinLiu摘要MapOutputBuffer作为MapTask的内部类,是MR中
二次排序
非常重要的一环。本文从基本认识,到详细过程,再到源码级别,由浅入深的介绍了这个类。
ebay
·
2015-12-07 14:50
JAVA
平台
开发
MapOutputBuffer理解的三重境界
作者:LubinLiu摘要MapOutputBuffer作为MapTask的内部类,是MR中
二次排序
非常重要的一环。本文从基本认识,到详细过程,再到源码级别,由浅入深的介绍了这个类。
·
2015-12-07 14:00
mapreduce
数据
hadoop-排序算法
二次排序
packagesort; importjava.io.DataInput; importjava.io.DataOutput; importjava.io.IOException; importjava.net.URI
u012432611
·
2015-12-05 20:00
hadoop
排序
SQLi-Labs Lesson 1-8 notes
1)字符型2)数字型报错注入(基于二次注入)盲注1)基于布尔值2)基于时间UPDATE型注入练习INSERT型注入练HTTP头部注入1)基于Referer2)基于UserAgent3)基于Cookie
二次排序
注入练习
cd_xuyue
·
2015-11-21 22:00
sql注入
渗透测试
SQLi
greenplum窗口函数使用浅析
其中TOP1 COSTTIME JOB采用了窗口函数first_value和last_value,结果SQL全部使用的是first_value,并且为了全部使用first_value,对窗口函数进行了
二次排序
·
2015-11-13 17:22
GreenPlum
Hadoop MapReduce
二次排序
原理及其应用
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
·
2015-11-12 17:00
mapreduce
hadoop2.2编程:mapreduce编程之
二次排序
mr自带的例子中的源码SecondarySort,我重新写了一下,基本没变。 这个例子中定义的map和reduce如下,关键是它对输入输出类型的定义:(java泛型编程) public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, IntPair, IntWritable> public
·
2015-11-12 17:32
mapreduce
Hadoop中两表JOIN的处理方法
Dong的这篇博客我觉得把原理写的很详细,同时介绍了一些优化办法,利用
二次排序
或者布隆过滤器,但在之前实践中我并没有在join中用二者来优化,因为我不是作join优化的,而是做单纯的倾斜处理,做join
·
2015-11-12 13:40
hadoop
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 setOutputkeyComparatorClass setOutputValueGroupingComparator
·
2015-11-11 17:26
mapreduce
Hadoop学习之自定义
二次排序
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。
·
2015-11-11 16:19
hadoop
hadoop中compare函数
在看hadoop 的
二次排序
的时候,改写了下, 加了第三个参数, 本来以为是在 public int compareTo(IntPair o) {
·
2015-11-11 13:36
compare
MapReduce
二次排序
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。
·
2015-11-11 09:53
mapreduce
hadoop
二次排序
import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.
·
2015-11-11 02:00
hadoop
hdu 5182 结构体排序
题意:给出若干城市的两次空气质量,首先按空气质量差排序,若相等则按第
二次排序
,再相等则按输入顺序排。
·
2015-11-09 12:12
HDU
二次排序
二次排序
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。
·
2015-11-08 13:19
排序
C# 数据结构与算法系列(六) 排序之直接插入排序法
List中有n个记录,初始时子序列中只有一个记录List[0],第一次排序时,把List[1]与List[0]比较大小,若List[0]<=List[1],说明不需要排序,否则把位置改变过来,第
二次排序
的时候
·
2015-11-02 11:18
数据结构与算法
python 实现Hadoop的partitioner和
二次排序
我们知道,一个典型的Map-Reduce过程包 括:Input->Map->Partition->Reduce->Output。 Partition负责把Map任务输出的中间结果 按key分发给不同的Reduce任务进行处理。 Hadoop 提供了一个很有用的partitioner类KeyFieldBasedPartitioner,通过配置对应的參数就能够使
·
2015-10-23 08:04
partition
MapReduce
二次排序
实现
[size=medium]最近在学习使用原生的mapreduce来实现对值的排序。以前使用scalding可以很容易的得到结果。现在靠自己的时候,就非常的犯难呢。参考权威指南里的方法:使用的是自定义的key来实现。原因是hadoop只支持key上的排序。因此,我们可以自定义一种复合的key,并同时定义这个key的比较方法(重载compareTo方法)。以下是这个key的一种实现:[/size]pu
aeolus83
·
2015-09-14 12:14
hadoop
MapReduce
二次排序
实现
阅读更多最近在学习使用原生的mapreduce来实现对值的排序。以前使用scalding可以很容易的得到结果。现在靠自己的时候,就非常的犯难呢。参考权威指南里的方法:使用的是自定义的key来实现。原因是hadoop只支持key上的排序。因此,我们可以自定义一种复合的key,并同时定义这个key的比较方法(重载compareTo方法)。以下是这个key的一种实现:publicclassIntPair
aeolus1983
·
2015-09-14 12:00
hadoop
排序
Hadoop
二次排序
实现
最近在学习使用原生的mapreduce来实现对值的排序。以前使用scalding可以很容易的得到结果。现在靠自己的时候,就非常的犯难呢。参考权威指南里的方法:使用的是自定义的key来实现。 原因是hadoop只支持key上的排序。因此,我们可以自定义一种复合的key,并同时定义这个key的比较方法(重载compareTo方法)。以下是这个key的一种实现: publicclassI
aeolus1983
·
2015-09-14 12:00
排序
hadoop
自定义 hadoop MapReduce InputFormat 切分输入文件
在上一篇中,我们实现了按cookieId和time进行
二次排序
,现在又有新问题:假如我需要按cookieId和 cookieId&time的组合进行分析呢?
m635674608
·
2015-09-14 00:00
Hadoop 实例11
二次排序
讲解
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setPartitionerClasssetOutputkeyComparatorClasssetOutputValueGroupingComparator
garychenqin
·
2015-09-08 09:09
2-1、
二次排序
代码
1、输入数据:[hadoop@hadoop~]$hdfsdfs-text/user/hadoop/secondarysort.txt 35 589 763 556 39 31 726 745 74 518 523 763 324 [hadoop@hadoop~]$2、代码:packagesecondarySort; importjava.io.DataInput; importjava.io.
baolibin528
·
2015-08-30 18:00
2-1二次排序代码
HDU 1031.Design T-Shirt【结构体
二次排序
】【8月21】
DesignT-ShirtProblemDescriptionSoonafterhedecidedtodesignaT-shirtforourAlgorithmBoardonFree-CityBBS,XKAfoundthathewastrappedbyallkindsofsuggestionsfromeveryoneontheboard.Itisindeedamission-impossiblet
a995549572
·
2015-08-21 19:00
C++
ACM
HDU
结构体排序
spark
二次排序
scala相较于java,代码就精简很多了:import org.apache.spark._ import SparkContext._ object SecondarySort { def main(args: Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setAppName(" Secondary Sort ")
ctor
·
2015-08-18 13:00
mapreduce
二次排序
二次排序
的原理是将key自定义为一个其他的Bean对象,该对象中存储两个变量,一个为正常需要排序的key,第二个为需要作为
二次排序
的key,并为这个对象提供比较方法 /**
ctor
·
2015-08-18 11:00
算法学习之排序算法(三)(选择排序法)
我们可以以下面一组数据作为测试:2,1,5,4,9 第一次排序:1,2,5,4,9 第
二次排序
:1,2,
xy010902100449
·
2015-08-13 21:00
选择排序
MapReduce框架Partitioner分区方法
前言:对于
二次排序
相信大家也是似懂非懂,我也是一样,对其中的很多方法都不理解诶,所有只有暂时放在一边,当你接触到其他的函数,你知道的越多时你对
二次排序
的理解也就更深入了,同时建议大家对wordcount
Gamer_gyt
·
2015-08-07 15:00
mapreduce
hadoop
Partitioner
MapReduce框架Partitioner分区方法
原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/413192前言:对于
二次排序
相信大家也是似懂非懂,我也是一样,对其中的很多方法都不理解诶,所有只有暂时放在一边,当你接触到其他的函数
weixin_34233679
·
2015-08-07 15:00
MapReduce
二次排序
详解
1首先说一下工作原理: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。本例子中使用的是TextInputFormat,他提供的RecordReder会将文本的一行的行号作为key,这一行的文本作为value。这就是自定义Map的输入是的原因。然后调
Thinkgamer_
·
2015-08-06 13:29
MapReduce编程
Hadoop基础到进阶
MapReduce
二次排序
详解
1首先说一下工作原理: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。本例子中使用的是TextInputFormat,他提供的RecordReder会将文本的一行的行号作为key,这一行的文本作为value。这就是自定义Map的输入是的原因。然后调
Gamer_gyt
·
2015-08-06 13:00
mapreduce
二次排序
hadoop streaming 输出数据分割与
二次排序
输出数据分割默认情况下Streaming框架将map输出的每一行第一个”\t”之前的部分作为key,之后的部分作为value,key\tvalue又作为reduce的输入。可以用-Dstream.map.output.field.separator改变map输出中key和value的分隔符,用-Dstream.num.map.output.key.fields设置分隔符的位置,该位置之前的部分作为
xhu_eternalcc
·
2015-07-30 11:00
hadoop
二次排序
Streaming
输出数据分割
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
baolibin528
·
2015-07-02 18:00
mapreduce的二次排序
Secon
Hadoop---mapreduce排序和
二次排序
以及全排序
转自:http://blog.csdn.net/evo_steven/article/details/17139123自己学习排序和
二次排序
的知识整理如下。
FeelTouch
·
2015-06-13 18:51
大数据/云计算/数据库
Mapreduce的排序、全排序以及
二次排序
部分排序、全局排序、
二次排序
。部分排序是MapReduce中默认的排序方式,就像开头说
u014307117
·
2015-05-31 16:00
mapreduce
分区
排序
hadoop
排序算法(python实现)
算法分析:其中括号里面为已经排好序的序列初始数组:【2】514897630一次排序:【25】14897630
二次排序
:【125】4897630三次排序:【1245】897630四次排序:【12458】97630
hjxzb
·
2015-05-30 17:00
python
排序算法
吴超-----mapreduce的
二次排序
【在key排序的基础上,对value也进行排序】RawComparator
文章来源:http://www.superwu.cn/2013/08/18/492/MapReduce中的
二次排序
在MapReduce操作时,我们知道传递的会按照key的大小进行排序,最后输出的结果是按照
buster2014
·
2015-05-09 15:00
MapReduce实现自定义
二次排序
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。
panjf2000
·
2015-04-16 23:00
mapreduce
hadoop
二次排序
选择排序
比64还小,就交换64和该元素(5)就得到了第一次排序结果紧接着再看64~24的元素,假设64是最小的,找出7~24中最小的元素(6),如果该元素(6)比64还小,就交换该元素(6)和64,就得到了第
二次排序
结果
dean_deng
·
2015-03-27 22:04
数据结构
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:181.133.
lzm1340458776
·
2015-01-28 11:04
Hadoop
Hadoop案例实战
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:181.133.
lzm1340458776
·
2015-01-28 11:00
hadoop
TopK问题
TopK问题
MapReduce求TOPK
hadoop
二次排序
<转>
数据[@zw-hadoop-masterhadoop]$hadoopfs-cat/tmp/text.txt1 92 83 74 65 56 47 38 29 10 09 98 87 76 65 54 43 32 21 1结果输出(按照第二列值 分区,分组 。以及按照第二列,第一列依次排序):file_0output>---
yongjian_luo
·
2015-01-21 15:00
Hadoop
二次排序
<转>
MapReduce框架在把记录到达reducers之前会将记录按照键排序。对于任意一个特殊的键,然而,值是不排序的。甚至是,值在两次执行中的顺序是不一样的,原因是它们是从不同的map中来的,这些不同的map可能在不同的执行过程中结束的先后顺序不确定。通常情况下,大多数的MapReduce程序的reduce函数不会依赖于值的顺序。然而,我们也可通过以一种特殊的方式排序和分组键,来指定值的顺序。要说明
yongjian_luo
·
2015-01-21 15:00
hadoop
二次排序
<转>
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。
yongjian_luo
·
2015-01-21 14:00
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
。
lzm1340458776
·
2015-01-19 17:00
hadoop二次排序
MapReduce二次排序
java实现插入排序(直接插入、二分查找插入、希尔排序)
待排序数组10987654第一次排序91087654第
二次排序
89107654第三次排序:详细步骤1:将7拿出来72:7跟10比较后89106543:7跟9比较后89106544:
shuizhaosi888
·
2015-01-19 08:00
希尔排序
直接插入排序
java插入排序
二分查找插入排序
上一页
2
3
4
5
6
7
8
9
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他