鲁春利的工作笔记，谁说程序员不能有文艺范？MapReduce中maptask任务的数量是由spli分片决定，那么reducetask的数量由什么来确定的呢？就是这里要讨论的MapReduce分区。默认情况下，MapReduce中使用的是HashPartitioner。/**Partitionkeysbytheir{@linkObject#hashCode()}.*/
p..
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2015-12-06 01:56:37
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MR操作————Map、Partitioner、Shuffle、Combiners、Reduce1.Map步骤 1.1 读取输入文件，解析成k-v对，其中每个k-v对调用一次map函数 1.2 写自己的逻辑，对输入的k-v进行处理，转换成新的k-v 1.3 对输出的k-v进行分区(Partition...
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2015-12-01 12:44:57
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Mapreduce中：shuffle阶段是在map和reduce之间，可以自定义排序，自定义分区和自定义分组！Mapreduce中，map出的数据是键值对，默认的是hashPatitionner来对map出的数据进行分区；分区的方法还有其他几个：RandomSampler<Text,Text>sampler=
newInputSampler.RandomSampl..
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2015-09-28 19:17:08
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Partition中国人意味着分区，意义的碎片，这个阶段也是整个MapReduce该过程的第三阶段。在Map返回任务，是使key分到通过一定的分区算法。分到固定的区域中。给不同的Reduce做处理，达到负载均衡的目的。他的运行过程事实上就是发生在上篇文章提到的collect的过程阶段，当输...
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2015-08-21 15:13:13
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用户可以继承Partitioner基类，也可以继承默认的HashPartitioner类，覆写其中的getPartition()方法实现自己的分区。需求：本例是对上一个实例的改写，需求不变package country;import java.io.IOException;import java.i...
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2015-08-15 14:49:29
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1.实现分区的步骤： 1.1先分析一下具体的业务逻辑，确定大概有多少个分区 1.2首先书写一个类，它要继承org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner这个类 1.3重写public int getPartition这个方法，根据具体逻辑，读数据库或者配置返回相同的数...
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2015-08-13 15:41:56
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最近看了一下partitioner，于是照着写了一个列子，最后发现程序并没有将结果分开写入相应的文件，结果还是一个文件，于是乎感觉是不是没有用集群去运行程序，发现control中还是本地执行的代码：...
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2015-08-09 10:49:46
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前言：
Mapreduce框架就是map->reduce,其中Map中的是偏移量和行值，在其之前会使用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...
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2015-08-07 20:18:16
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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...
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2015-08-07 16:12:39
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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。但是有些情况下，Spark内部不能符合咱们的需求，这时候我们就可以自定义分区策略。为此，Spark提供了相应的接口，我们只需要扩展Partition...
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2015-07-14 22:23:02
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