partitioner

groupByKey ()根据key聚合

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

MapReduce中实现自定义分区Partitioner

有时候在利用mapreduce进行任务计算时，需要按照不同的规则，将不同的结果输出到不同的文件中，以便将计算结果分类。比如有这样一组数据，我们需要根据第一列的编号进行划分，让相同编号的第二列内容输出到同一个文件中，不同编号的内容输出到不同的文件中。0,helloworld1,helloketty2,hellotom0,hellolyf0,goodmorning2,test3,33333方案一：Mu
YF_Li123·2019-07-14 10:42

Hadoop中Partitoner类原理的讲解

packagehadoop;/***@ClassNameHadoopUtils*@DescriptionHadoop中的Partitioner类的讲解说明*@AuthorAdministrator*@Date2019
林木声·2019-07-10 10:00

MapReduce的自定义分区(按照省份)

packagecom.gerry.bigdata.mapreduce.flowpartion;importjava.util.HashMap;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner
Gerry_RedBean·2019-06-25 05:15

（十一）Spark学习笔记之数据倾斜

文章目录数据倾斜调优现象原因定位方法过滤引起数据倾斜的key提高shuffle操作的并行度对数据倾斜key使用随机数，实现两阶段聚合将hashshufflejoin转换成mapjoin使用Partitioner
DeaSun·2019-06-18 00:08

深入理解Kafka（2）-Producer

整体架构消息在真正发往Kafka之前，有可能需要经历拦截器(lnterceptor）、序列化器（Serializer）和分区器（Partitioner）等一系列的作用，生产者客户端的整体架构，如图所示。
demon7552003·2019-06-16 13:11

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

Spark每日半小时（13）——获取分区信息以及分区获益的操作

获取RDD的分区方式在Java中，你可以使用RDD的partitioner()方法来获取RDD的分区方式。它会返回一个Optional对象，这是用来存放可能存在的对象的容器类。
DK_ing·2019-06-06 09:37

[图]openSUSE Leap 15.1镜像开放下载

此外Firewalld也获得了全新的用户界面，如果你需要分配机械硬盘或者固态硬盘的磁盘时候，你还会看到增强的Partitioner分区工具。
菜鸟飞不动-公众号 读书ReadBook·2019-05-24 00:00

Hadoop：MapReduce之Mapper类的输入

文件输入FileInputFormat&输入分片InputSplit文本输入TextInputFormat&行记录阅读器LineRecordReaderMapper的输出收集器Collector分区器Partitioner
BOUNC3·2019-05-15 16:14

学习之路——Spark(3)——Spark RDD内部结构

Partition)依赖(Dependency)窄依赖(NarrowDependency)宽依赖（ShuffleDependency）抽象类Dependency依赖与容错机制计算(Computing)分区器(Partitioner
Icesuns·2019-03-29 19:01

自定义kafka分区器Partitioner

研究分区器先从ProducerRecord看起，因为分区是在每条record的基础上实现的。ProducerRecord的字段：在构造函数中可以指定partition，消息会直接放在指定的分区上。如果不指定partion，那么就会以默认分区器，按照key的散列算法进行分区，分布在主题的所有分区上，有可能放在不可用的分区上。相同的key会有相同的散列值，相同的散列值会在同一个分区，也就是相同key的
QYHuiiQ·2019-03-25 21:41

spark核心构件之Dependency(依赖)

一、rdd如何构成dag上篇文章讲到了Partition和Partitioner知道了rdd是由一系列分区（partition）组成的，rdd之间的关系主要的其实就是分区之间的关系，也就是子rdd的某个分区数据需要依赖哪些
曾二爷耶·2019-03-23 12:44

【大数据】SparkCore学习笔记

1.2RDD的属性1)一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位;2)一个计算每个分区的函数;3)RDD之间的依赖关系;4)一个Partitioner，即RDD的分片
weixin_33708432·2019-02-25 11:00

Hadoop Mapreduce 中的Partitioner

Partitioner的作用的对Mapper产生的中间结果进行分片，以便将同一分组的数据交给同一个Reduce处理，Partitioner直接影响Reduce阶段的负载均衡。
wgyang2016·2019-02-19 00:00

MapReduce--------MapReduce 的 Shuffle 机制

框架中最关键的一个流程，这个流程就叫Shuffle2、Shuffle:数据混洗——（核心机制：数据分区，排序，局部聚合，缓存，拉取，再合并排序）3、具体来说：就是将MapTask输出的处理结果数据，按照Partitioner
XiaodunLP·2019-02-02 13:25

spark核心构件之partitioner

1、实现分布式2、可以减少内存占用3、还能方便的做任务重跑4、而且将统一个key的数据聚集到一起，方便join、group等操作一、partitioner的定义1.1partition首先我们来看下partition
曾二爷耶·2019-02-01 10:16

TensorFlow的图切割模块——Graph Partitioner

背景[作者：DeepLearningStack，阿里巴巴算法工程师，开源TensorFlowContributor]欢迎大家关注我的公众号，“互联网西门二少”，我将继续输出我的技术干货~在经过TensorFlow的Placer策略模块调整之后，下一步就是根据Placement信息对Graph做切割，然后分发到不同的Device上去执行的过程了。在对Graph做切割时，为了保证跨Device执行的逻
DeepLearningStack·2018-12-16 23:00

spark会产生shuffle的算子

defdistinct(numPartitions:Int)聚合defreduceByKey(func:(V,V)=>V,numPartitions:Int):RDD[(K,V)]defreduceByKey(partitioner
Lxjyh99·2018-12-14 21:51

统计每个学科最受欢迎的老师前N名

{Partitioner,SparkConf,SparkContext}importscala.collection.mutable/***统计每个学科最受欢迎的老师前N名**利用TreeSet进行数据优化
LJ2415·2018-12-11 22:19

spark RDD，reduceByKey vs groupByKey

先看两者的调用顺序（都是使用默认的Partitioner，即defaultPartitioner）所用spark版本：spark2.1.0先看reduceByKeyStep1defreduceByKey
zzzzMing·2018-10-28 21:00

Spark RDD之Partition

RDD概述RDD是一个抽象类，主要包含五个部分：partitions列表计算每一个split的函数依赖rdd的列表（dependencies）键值对rdd的partitioner计算每个split的首选位置列表其中最后两个部分是可选的
廿半·2018-10-28 17:24

Kafka源码之KafkaProducer分析

2、Serializer对消息的key和value进行序列化3、Partitioner为消息选择合适的Partition4、RecordAccumulator收集消息，实现批量发送5、Sender从RecordAccumulator
赵银龙·2018-10-26 21:03

java kafka 自定义分区

由于某些特殊情况，可能要采取自定义分区，依赖上一篇有新建分区类importorg.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;importorg.apache.kafka.common.Cluster
fengchen0123456789·2018-10-11 10:33

【hadoop学习笔记】---MapReduce

其对外提供了5个标准的可编程接口，InputFormat、Mappper、Partitioner、Reducer、OutputFormat。
liff_lee·2018-09-28 22:44

Hadoop 综合揭秘——MapReduce 编程实例（详细介绍 Combine、Partitioner、WritableComparable、WritableComparator 使用方式）

前言本文主要介绍MapReduce的原理及开发，讲解如何利用Combine、Partitioner、WritableComparator等组件对数据进行排序筛选聚合分组的功能。
风尘浪子·2018-08-17 15:29

Hadoop 综合揭秘——MapReduce 基础编程（介绍 Combine、Partitioner、WritableComparable、WritableComparator 使用方式）

前言本文主要介绍MapReduce的原理及开发，讲解如何利用Combine、Partitioner、WritableComparator等组件对数据进行排序筛选聚合分组的功能。
风尘浪子·2018-08-16 11:00

MapReduce切片（Split）和分区（Partitioner）

MapReduce中，分片、分区、排序和分组（Group）的关系图：分片大小对于HDFS中存储的一个文件，要进行Map处理前，需要将它切分成多个块，才能分配给不同的MapTask去执行。分片的数量等于启动的MapTask的数量。默认情况下，分片的大小就是HDFS的blockSize。Map阶段的对数据文件的切片，使用如下判断逻辑：protectedlongcomputeSplitSize(long
爪蛙打不过派蛇·2018-08-06 13:47

2018-07-31期 MapReduce分区（Partitioner）编程案例

1、EmpSalaryBean对象packagecn.sjq.mr.part;importjava.io.DataInput;importjava.io.DataOutput;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.Writable;/***定义一个员工薪水的JavaBean，并实现MapReduce的Writable序列化接口*@
JackmaSong·2018-07-31 09:58

tf.variable_scope 参数

self,name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer=None,caching_device=None,partitioner
hyxing520·2018-07-02 21:35

【大数据实践】Kafka生产者编程（3）——Interceptor & Partitioner

前言在上一篇文章【大数据实践】Kafka生产者编程（2）——producer发送流程中，对自定义Interceptor和自定义Partitioner做了简单介绍，没有做深入讲解。
SnaiLiu·2018-06-15 00:00

【菜鸟系列】spark常用算子总结（scala、java）--groupByKey，reduceByKey

groupByKey和reduceByKey是常用的聚合函数，作用的数据集为PairRDDscalareduceByKey函数原型defreduceByKey(partitioner:Partitioner
Java_Soldier·2018-06-05 15:41

MapReduce编程小案例.10th—join算法改进

MapReduce编程小案例.10th—join算法改进利用Partitioner+CompareTo+GroupingComparator高效实现可以参考案例9th；直接上实现代码：JoinBeanpackagecn.edu360
RobertDowneyLm·2018-05-16 00:24

RDD原理

RDD概念RDD的内部属性一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位计算每个分片的函数RDD之间的依赖关系一个Partitioner，即RDD的分片函数分区列表，存储存取每个Partition
夜下探戈·2018-04-25 15:53

MapReduce优化——配置调优

相关链接：MapReduce优化——Combiner与Partitioner1、配置调优调优总的原则给shuffle过程尽量多提供内存空间，在map端，可以通过避免多次溢出写磁盘来获得最佳性能(相关配置
雾幻·2018-04-11 17:18

Hadoop MapReduce 计算框架剖析与学习笔记

InputandOutputtypesofaMapReducejob:(input)->map->->[Grouping|Partitioner]combine[compress]->->re
gamedevv·2018-03-23 09:59

Hadoop MapReduce 计算框架剖析与学习笔记

InputandOutputtypesofaMapReducejob:(input)->map->->[Grouping|Partitioner]combine[compress]->->re
gamedevv·2018-03-23 09:59

［大数据］由点入面了解MapReduce

2.在经过mapper的运行后，我们得知mapper的输出是这样一个key/value对；同时执行partitioner，每一个map对数据通过hash生成不同的key进行partition，决定数据对应的
七月知上·2018-03-04 19:03

Hadoop学习笔记之Partitioner分区

partitioner意为分区，在hadoop中，这个阶段在map之后，reduce之前具体实现共两步：1、设置分区类job.setPartitionerClass(MyPartitioner.class
xun-ming·2018-02-27 17:55

Spark RDD知识点汇总

什么是RDDRDD的优点不适合RDDs的应用如何创建RDDRDD的属性分区-Partition分区器-Partitioner分区处理函数-compute依赖关系-Dependency优先位置列表-preferedLocation
落枫寒2017·2017-11-21 21:45

MapReduce之二次排序

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-》继承partitioner
weixin_40652340·2017-11-21 15:13

hadoop-mapreduce进阶

本文围绕四部分展开Partitioner编程自定义排序编程Combiner编程常见的MapReduce算法Partitioner编程Partitioner是partitioner的基类，如果需要定制partitioner
gamedevv·2017-11-15 22:17

Spark之分区

importorg.apache.spark.Partitioner;importorg.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaRDD
华盖参天·2017-10-23 19:46

MapReduce编程之Partitioner

Partitioner决定MapTask输出的数据交由哪个ReduceTask处理默认实现：分发的key的hash值对ReduceTask个数取模案例实现/****MapReduce编程之Partitioner
zghgchao·2017-10-19 09:39

spark RDD join的核心过程

defjoin[W](other:RDD[(K,W)],partitioner:Partitioner):RDD[(K,(V,W))]=self.withScope{this.cogroup(other
gaoshui87·2017-10-18 14:18

RDD的5大特性

worker里有很多Excutor，真正完成计算的是Excutor,Excutor计算都是在内存进行计算，Excutor里面有partitioner,partitioner里面的数据如果内存足够大的话放到内存中
Java_WGE·2017-10-16 10:01

Spark开发-RDD接口编程

会有一个或者多个分区preferredLocations(P)对于分区P而言，返回数据本地化计算的节点dependencies()RDD的依赖关系compute(p,context)对于分区P而言，进行迭代计算partitioner
Xlucas·2017-10-03 23:07

MapReduce 任务执行过程

过程分解Map阶段split：会将输入的大文件split成一个HDFS的block，每个map处理一个block的数据map：对输入分片中的每个键值对调用map()函数进行运算，然后输出一个结果键值对Partitioner
heamon7·2017-08-27 21:39

大数据学习日记day2

，缓存详细流程maptask收集map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件多个溢出文件会被合并成大的溢出文件在溢出过程中，及合并的过程中，都要调用partitioner
Chaos_001·2017-08-22 15:25
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