发表评论取消回复
相关阅读
相关 MapReduce之二次排序案例详解!
目录 一、需求分析 二、方案一实现 三、方案二实现 一、需求分析 MR的二次排序的需求说明: 在mapreduce操作
相关 MapReduce实现二次排序
默认情况下,Map输出的结果会按照key进行排序,但在实际的应用中,有时间我们不仅要对key进行排序,同时还要对value进行排序,这时候就要用到mapreduce中的二次排序
相关 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
相关 mapreduce编程(一)-二次排序
转自:http://blog.csdn.net/heyutao007/article/details/5890103 mr自带的例子中的源码SecondarySor
相关 2-1、二次排序代码
1、输入数据: [hadoop@hadoop ~]$ hdfs dfs -text /user/hadoop/secondarysort.txt
相关 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 setOutputkeyComparatorC
相关 mapreduce二次排序
本代码几乎涵盖mapreduce的全部过程 package secondarSort; import java.io.DataInput;
相关 二次排序以及获取top10
可以将我们需要二次排序的key封装成一个java对象,将key作为对象中的属性 将java对象做成可序列化的,然后有排功能,实现我们的ordered接口 然后这样调用
相关 hadoop的二次排序
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
还没有评论,来说两句吧...