RawComparator

Hadoop java API之Mapper,Reducer,Partitioner笔记

用户可以通过指定两个关键的RawComparator类来控制
kafai666·2020-05-19 11:10

shuffle的关键阶段sort(Map端和Reduce端)源码分析

端排序获取的比较器publicRawComparatorgetOutputKeyComparator(){//获取mapreduce.job.output.key.comparator.class，必须是RawComparator
qq_43193797·2019-01-10 11:02

Hadoop中的数据类型（Writable、WritableComparable、Comparator、RawComparator…）

1、在hadoop中所有的key/value都必须实现Writable接口，有两个方法，分别用于读（反序列化）和写（序列化）操作。参考代码：packageorg.dragon.hadoop.mapreduce.app;importjava.io.DataInput;importjava.io.DataOutput;importjava.io.IOException;importorg.apache
Yeung先森·2018-07-31 10:22

Hadoop 分片、分组与排序

如果key本身不实现WritableComparator接口，而是由另外的一个工具类（实现RawComparator接口）来提供排序的话，需要单独设置key的排序类：job.setOutputKeyComparatorClass
RivenDong·2018-01-28 22:00

java程序员的大数据之路（10）：MapReduce的排序

当然我们也可以利用RawComparator来控制排列顺序。
Jackyzhe·2017-11-27 13:40

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

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
wsow·2017-09-03 00:29

MapReduce 高级应用练习：二次排序及Join

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，需要自定义分组规则-》继承RawComparator
H_Hao·2016-11-22 17:33

022_Hadoop中的数据类型（Writable、WritableComparable、Comparator、RawComparator…）

1、在hadoop中所有的key/value都必须实现Writable接口，有两个方法，分别用于读（反序列化）和写（序列化）操作。参考代码：1packageorg.dragon.hadoop.mapreduce.app; 2 3importjava.io.DataInput; 4importjava.io.DataOutput; 5importjava.io.IOException; 6
YouxiBug·2016-03-15 11:00

hadoop_6 ： Hadoop的相关技术

org.apache.hadoop.io.Comparable接口>:Writable//输出序列化结果到流中+write(对象状态写入到二进制DataOutput)+readFields(从DataInput流中读取)*RawComparator
mijian1207mijian·2016-02-01 22:00

hadoop2.2编程: 重写comparactor

  要点：  类型比较在hadoop的mapreduce中非常重要，主要用来比较keys; hadoop中的RawComparator<T>接口继承自
·2015-11-12 17:31

Hadoop mapreduce自定义分组RawComparator

本文发表于本人博客。     今天接着上次【Hadoop mapreduce自定义排序WritableComparable】文章写，按照顺序那么这次应该是讲解自定义分组如何实现，关于操作顺序在这里不多说了，需要了解的可以看看我在博客园的评论，现在开始。    首先我们查看下Job这个类，发现有setGroupingComparator
·2015-11-10 21:57

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key排过序的。有的时候我们在key排序的基础上，对value也进行排序。这种需求就是二次排序。我们先看一下Mapper任务的数据处理过程吧，见下图。在图中，数据处理分为四个阶段：（1）Mappe
buster2014·2015-05-09 15:00

Hadoop-2.4.1学习之RawComparator及其实现

    Hadoop支持对序列化的二进制流直接进行比较，相对于将序列化的二进制流反序列化对象再进行比较，显然前者具有更高的效率。而之所以需要对二进制流进行比较是因为Hadoop多个节点上的进程间通信是通过远程过程调用（RemoteProcedureCallProtocol，RPC）实现的，而RPC协议会将消息序列化为二进制流后再发送到远程节点，远程节点接收到二进制流后再反序列化为原始消息，如果对序
sky_walker85·2014-12-19 14:00

WritableComparator

这个类进程类RawComparator的意思是说，提供了一个两个方法1.个是通过类比较，1个是通过类的字符流比较。当然侧重后者。
zhaomengsen·2014-05-07 15:00

WritableComparator

这个类进程类RawComparator的意思是说，提供了一个两个方法1.个是通过类比较，1个是通过类的字符流比较。当然侧重后者。
zhaomengsen·2014-05-07 15:00

org.apache.hadoop.io.RawComparator

对Comparator这个 类补充。提供了更高效的比较方法。对应m至关重要。 key和key 的比较也是在排序阶段完成的。 该接口允许其实现直接比较数据量中的的记录。 无需发序列化对象。 该方法提供了在字节层次的比较。从而减少了序列化和反序列化带来的代价。 方法名称： public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[
zhaomengsen·2014-05-06 17:00

org.apache.hadoop.io.RawComparator

对Comparator这个 类补充。提供了更高效的比较方法。对应m至关重要。 key和key 的比较也是在排序阶段完成的。 该接口允许其实现直接比较数据量中的的记录。 无需发序列化对象。 该方法提供了在字节层次的比较。从而减少了序列化和反序列化带来的代价。 方法名称： public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[
zhaomengsen·2014-05-06 17:00

Mapreduce实例-分组排重（group by distinct）

1 public class GroupComparator implements RawComparator<MyBinaryKey> { 2 3 @Override
·2014-03-26 09:00

使用RawComparator加速Hadoop程序

  http://yoyzhou.github.io/blog/2013/05/13/hadoop-write-ur-own-rawcomparator/   static
san_yun·2013-12-23 14:00

Hadoop中 key键的排序比较器类

键的排列顺序是由RawComparator控制的，规则如下：1）若属性mapred.output.key.comparator.class已设置，则使用该类的实例；2）否则键必须是WritableComparabl
wisgood·2013-11-17 10:00

Accelerating Comparison by Providing RawComparator

When a job is in sorting or merging phase, Hadoop leverage RawComparator for the map output key to compare
sunwinner·2013-07-27 21:00

《Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理 》勘误

15倒数第9行SVN地址中的 “release-0.1.0”→修改为  “release-1.0.0” （QQ：342348102） 41  图3-3 RawComparator继承自
caibinbupt·2013-07-05 00:00

RawComparator

2012-02-0816:24),已有312次阅读，共0个评论  hadoop为序列化提供了优化，类型的比较对M/R而言至关重要，Key和Key的比较也是在排序阶段完成的，hadoop提供了原生的比较器接口RawComparator
keda8997110·2013-01-18 18:00

RawComparator

2012-02-0816:24),已有312次阅读，共0个评论hadoop为序列化提供了优化，类型的比较对M/R而言至关重要，Key和Key的比较也是在排序阶段完成的，hadoop提供了原生的比较器接口RawComparator
jiagou·2013-01-18 18:00

hadoop的原生比较器RawComparator public WritableCom...

  hadoop为序列化提供了优化，类型的比较对M/R而言至关重要，Key和Key的比较也是在排序阶段完成的，hadoop提供了原生的比较器接口RawComparator用于序列化字节间的比较，该接口允许其实现直接比较数据流中的记录
tuzibuluo·2012-02-08 16:00

Partitioner, SortComparator and GroupingComparator in Hadoop

它有3个特别的方法： job.setPartitionerClass(Partitioner p); job.setSortComparatorClass(RawComparator c); job.setGroupingComparatorClass
quiii·2010-08-24 22:00

RawComparator

RawComparator用于 Writable对象的比较， 例如： Job.setSortComparatorClass(Class <?
quiii·2010-08-09 18:00

RawComparator

阅读更多RawComparator用于Writable对象的比较，例如：Job.setSortComparatorClass(Class);Job.setGroupingComparatorClass(
quiii·2010-08-09 18:00
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