HashPartitioner

Hadoop/Spark大数据面试总结

hadoop内置的数据类型，比如longwritable、text等将键值对集合输入mapper进行业务处理过程，将其转换成需要的key-value在输出之后会进行一个partition分区操作，默认使用的是hashpartitioner
什锦甜·2020-06-25 11:37

hadoop自定义分区&数据倾斜问题引入(仍然是wordcount 例子实践)

目录前言先产生大单词文件输入(14块Block)mr(设置reduce数为2，默认分区)mrlog默认HashPartitioner分区输出自定义分区输出application日志14个map,2个reduce
master-dragon·2020-06-25 02:57

shuffle过程中的分区，排序和Combiner

Partition分区map端的输出会进行分区，hadoop默认根据HashPartitioner分区。默认的分区方式是：key的hashCode%ReduceTask的个数。
AGUILLER·2020-05-27 23:47

案例实现-求用户访问学科的子网页top3-chache

{HashPartitioner,Partitioner,SparkConf,SparkContext}importscala.collection.mutable/***缓存机制*自定义一个分区
lehuai·2020-03-13 12:48

Spark RDD分区策略

Partitioner类的代码依赖结构PartitionerPartitionernumPartitions：返回分区数量key：根据key返回该key对应的分区编号，范围：[0,numPartitions-1]HashPartitioner
木戎·2020-03-05 19:53

spark中repartition与coalesce的区别

假设RDD有N个分区，需要重新划分成M个分区，有以下几种情况1.N小于M一般情况下，N个分区有数据分布不均匀的状况，利用hashPartitioner函数将数据重新分区为M个，这时需要将shuffle设置为
scott_alpha·2020-02-08 08:12

spark源码解析之partitioner

spark中的分区器包括HashPartitioner及RangePartitioner两种。
藤风·2019-12-30 01:19

Hadoop学习之路(6)MapReduce自定义分区实现

MapReduce自带的分区器是HashPartitioner原理：先对map输出的key求hash值，再模上reducetask个数，根据结果，决定此输出kv对，被匹配的reduce任务取走。
victor19901114·2019-12-28 19:29

Hadoop学习之路(6)MapReduce自定义分区实现

MapReduce自带的分区器是HashPartitioner原理：先对map输出的key求hash值，再模上reducetask个数，根据结果，决定此输出kv对，被匹配的reduce任务取走。
数据科学实践者·2019-12-11 15:00

groupByKey ()根据key聚合

{HashPartitioner,Partitioner,SparkConf,SparkContext}objectTrans{defmain(args:Array[S
比格肖·2019-07-30 22:40

Spark中RangePartitioner的实现机制分析

一.分区器的区别HashPartitioner分区可能HashPartitioner导致每个分区中数据量的不均匀。
叫我不矜持·2019-06-23 08:03

Spark每日半小时（15）——自定义分区方式

虽然Spark提供的HashPartitioner与RangePartitioner已经能够满足大多数用例，但Spark还是允许你通过提供一个自定义的Partitioner对象来控制RDD的分区方式。
DK_ing·2019-06-09 23:31

Spark每日半小时（15）——自定义分区方式

虽然Spark提供的HashPartitioner与RangePartitioner已经能够满足大多数用例，但Spark还是允许你通过提供一个自定义的Partitioner对象来控制RDD的分区方式。
DK_ing·2019-06-09 23:31

Hadoop Mapreduce 中的Partitioner

MapReduce提供了两个Partitioner实现：HashPartitioner和TotalOederPartitioner。
wgyang2016·2019-02-19 00:00

分布式计算-MapReduce

maptaskmaptask将处理后的每一条记录打上标签（分区），便于最后选择reducetask处理，分区是由分区器进行分区，默认的分区器是HashPartitioner，分区
CodeTravell·2018-10-16 20:04

分布式计算-MapReduce

maptaskmaptask将处理后的每一条记录打上标签（分区），便于最后选择reducetask处理，分区是由分区器进行分区，默认的分区器是HashPartitioner，分区
CodeTravell·2018-10-16 20:04

spark map flatMap flatMapToPair mapPartitions 的区别和用途

importakka.japi.Function2;importorg.apache.spark.HashPartitioner;importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.api.java.JavaPairRDD
hellozhxy·2018-08-14 19:00

大数据面试题一

hadoop内置的数据类型，比如longwritable、text等将键值对集合输入mapper进行业务处理过程，将其转换成需要的key-value在输出之后会进行一个partition分区操作，默认使用的是hashpartitioner
franklyna·2018-07-30 10:24

大数据面试题集锦(五)

hadoop内置的数据类型，比如longwritable、text等将键值对集合输入mapper进行业务处理过程，将其转换成需要的key-value在输出之后会进行一个partition分区操作，默认使用的是hashpartitioner
Zzreal·2018-06-19 16:53

Spark中repartition和partitionBy的区别

repartition和partitionBy都是对数据进行重新分区，默认都是使用HashPartitioner，区别在于partitionBy只能用于PairRdd，但是当它们同时都用于PairRdd
ImBetter·2018-04-17 21:36

Hadoop学习笔记之Partitioner分区

之前具体实现共两步：1、设置分区类job.setPartitionerClass(MyPartitioner.class);自定义partitioner类，MyPartitioner，分区的依据，默认为HashPartitioner
xun-ming·2018-02-27 17:55

hadoop-mapreduce进阶

HashPartitioner是mapreduce的默认partitioner。计算方法是whichreducer=(key.hashCode()&Integer.
gamedevv·2017-11-15 22:17

Spark RDD API解析及实战

{HashPartitioner,SparkConf,SparkContext}importscala.collection.mutable.ArrayBufferobjectRDDTest{defmain
土豆拍死马铃薯·2017-10-12 22:04

Spark Streaming整合kafak

{HashPartitioner,SparkConf}importorg.apache.spark.storage.StorageLevelimportorg.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtilsimportorg.apache.spark.streaming
freefish_yzx·2017-08-29 09:45

hive分桶管理

分桶：按照用户创建表时指定的分桶字段进行hash散列多个文件1.hive分桶的原理跟MR中的HashPartitioner的原理一模一样MR中：按照key的hash值去模除以reductTask的个数Hive
freefish_yzx·2017-08-13 22:42

partitioner

(K.hashcode&Integer.MAX_VALE)%(reducernumber)hashpartitioner相同key的数据一定会在同一个reducer中，但一个reducer中不就只有一个
博瑜·2017-06-16 18:16

[Spark基础]--spark自定义分区及使用方法

分区方式的优劣HashPartitioner分区弊端：可能导致每个分区中数据量
highfei2011·2017-03-30 19:02

hadoop 之 mapreduce 特性

最简单的方法是所有数据都在一个分区（如果不指定分区class，默认使用HashPartitioner），但是在处理大数据的时，显然不是个好注意。
乄浅醉·2016-06-04 18:18

Spark自定义分区(Partitioner)

我们都知道Spark内部提供了HashPartitioner和RangePartitioner两种分区策略，这两种分区策略在很多情况下都适合我们的场景。
Wei-L·2016-05-23 10:32

Hadoop Partitioner组件

2、你可以自定义key的一个分发规则，如数据文件包含不同的省份，而输出的要求是每个省份输出一个文件3、提供了一个默认的HashPartitioner在org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.HashPartitioner.javapack
lfdanding·2016-05-12 15:00

hadoop基本操作

hadoop的基本操作是对6个类的重写实现的TextInputFormat，Mapper，Combiner，HashPartitioner，Reducer，TextOutFormat//基本的设置，对于同的问题
Yan456jie·2016-04-08 12:00

Partitioner编程——根据运营商分组统计用户上网流量

HashPartitioner是mapreduce的默认partitioner。
u014726937·2016-04-05 20:00

深入理解 MapReduce

（1）在Map阶段的分区阶段，分区的数目（单独一个Mapper任务的分支数），同时也决定了Reducer的数目；这一点在Java代码操作时显得尤为明显：job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class
lanchunhui·2016-03-15 12:00

Spark分区器HashPartitioner和RangePartitioner代码详解

在Spark中，存在两类分区函数：HashPartitioner和RangePartitio
·2016-02-13 17:00

spark transform系列__join

四种实现,下面先根据join的实现流程进行分析,再对join分析的结果的基础上,最后根据后面三种join的实现,说明下这几种JOIN的差别所在.Join的函数中,需要一个Partitioner的实例,默认是HashPartitioner
u014393917·2016-01-28 18:00

Hadoop mapreduce 自定义分区 HashPartitioner

hadooppatition分区简介和自定义http://chengjianxiaoxue.iteye.com/blog/2164473Hadoopmapreduce自定义分区HashPartitionerhttp://www.lxway.com/881518066.htm
八戒_o·2016-01-27 22:00

hadoop-分区

实现方法：在驱动类里写个分区内部类，它必须继承HashPartitioner接口，同时实现getPartition方法。
u012432611·2015-12-05 20:00

Hadoop2.6.0学习笔记（七）MapReduce分区

默认情况下，MapReduce中使用的是HashPartitioner。
luchunli1985·2015-12-05 19:31

Hadoop2.6.0学习笔记（七）MapReduce分区

默认情况下，MapReduce中使用的是HashPartitioner。/** Partition keys by their {@link Object#hashCode()}. 
luchunli1985·2015-12-05 19:31

Hadoop2.6.0学习笔记（七）MapReduce分区

默认情况下，MapReduce中使用的是HashPartitioner。
luchunli1985·2015-12-05 19:31

MapReduce TotalOrderPartitioner 全局排序

我们知道Mapreduce框架在feed数据给reducer之前会对map output key排序，这种排序机制保证了每一个reducer局部有序，hadoop 默认的partitioner是HashPartitioner
·2015-11-11 16:39

MapReduce之Partition的使用与分析

Mapreduce默认的partitioner是HashPartitioner。除了这个mapreduce还提供了3种partitioner。如下图所示： HashPartitione
·2015-11-11 06:56

hadoop编程技巧（3）---定义自己的区划类别Partitioner

由Partitioner每个记录应当采取以确定哪些reducer节点，它用于通过缺省HashPartitioner。
·2015-11-11 04:51

Hadoop mapreduce自定义分区HashPartitioner

本文发表于本人博客。     在上一篇文章我写了个简单的WordCount程序，也大致了解了下关于mapreduce运行原来，其中说到还可以自定义分区、排序、分组这些，那今天我就接上一次的代码继续完善实现自定义分区。     首先我们明确一下关于中这个分区到底是怎么样，有什么用处？回答这个问题先看看上次代码执行的结
·2015-11-10 21:55

partitioner

我们都知道Spark内部提供了HashPartitioner和RangePartitioner两种分区策略，这两种分区策略在很多情况下都适合我们的场景。
·2015-10-31 19:15

对hadoop 执行mapreduce时发生异常Illegal partition for的解决过程

hezuoxiang/article/details/6878026 写了个mapreduce的JAVA程序，自定义了个partition class indexPartition extends HashPartitioner
·2015-10-21 10:59

mapreduce的类型与格式

就运行mapreduce，只设置输入路径和输出路径，可以使用默认设置运行mapreduce作业默认的输入格式是TextInputFormat默认的mapper是Mapper类默认的partitioner是hashpartitioner
kayak2015·2015-10-07 11:00

hadoop又见hashcode

而Patitioner(默认使用hashpartitioner)是根据每条记录的主键值取hashcode,同一个主键的记录会被分区到统一reduce节点上， 但是不同的主键也有可能被分到同一reduce
osenlin·2015-06-09 10:00

Spark自定义分区(Partitioner)

转自：http://www.iteblog.com/archives/1368我们都知道Spark内部提供了HashPartitioner和RangePartitioner两种分区策略，这两种分区策略在很多情况下都适合我们的场景
xiao_jun_0820·2015-05-22 10:00

spark map flatMap flatMapToPair mapPartitions 的区别和用途

importakka.japi.Function2;importorg.apache.spark.HashPartitioner;importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.api.java.JavaPairRDD
luoluowushengmimi·2015-05-19 16:07
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