三，深入RDD RDD本身是一个抽象类，具有很多具体的实现子类： RDD都会基于Partition进行计算： ? 默认的Partitioner如下所示： 其中HashPartitioner的文档说明如下： 另外一种常用的Partitioner是RangePartitio...
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2014-12-29 23:10:11
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三，深入RDD RDD本身是一个抽象类，具有很多具体的实现子类：RDD都会基于Partition进行计算：默认的Partitioner如下所示：其中HashPartitioner的文档说明如下：另外一种常用的Partitioner是RangePartitioner：RDD在持久化的需要考虑内存策略：...
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2014-12-26 14:21:43
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一. Partitioner是partitioner的基类，如果需要定制partitioner也需要继承该类。
public class DataCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job =...
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2014-12-15 23:43:24
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默认的mapper是IdentityMapper，默认的reducer是IdentityReducer，它们将输入的键和值原封不动地写到输出中。默认的partitioner是HashPartitinoer，它根据每条记录的键进行哈希操作来分区。输入文件：文件是MapReduce任务的数据的初始存储地...
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2014-12-11 15:26:05
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Partition的中文意思就是分区，分片的意思，这个阶段也是整个MapReduce过程的第三个阶段，就在Map任务的后面，他的作用就是使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。他的执行过程其实就是发生在上篇文章提到的collect的过程阶段，当输入的key调用了用户的map函数时，中间结果就会被分区了。虽说这个过程看似不是很重要，但是也有值...
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2014-11-16 17:25:40
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核心功能描述 应用程序通常会通过提供map和reduce来实现Mapper和Reducer接口，它们组成作业的核心。 Map是一类将输入记录集转换为中间格式记录集的独立任务。 这种转换的中间格式记录集不需要与输入记录集的类型一致。一个给定的输入键值对可以映射成0个或多个输出键值对。Hadoop .....
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2014-08-21 18:40:34
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Hadoop代码测试环境：Hadoop2.4原理：在Hadoop的MapReduce过程中，Mapper读取处理完成数据后，会把数据发送到Partitioner，由Partitioner来决定每条记录应该送往哪个reducer节点，默认使用的是HashPartitioner，其核心代码如下：/** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */
p...
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2014-07-17 15:06:56
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我们知道，一个典型的Map-Reduce过程包 括：Input->Map->Partition->Reduce->Output。Partition负责把Map任务输出的中间结果 按key分发给不同的Reduce任务进行处理。Hadoop 提供了一个很有用的partitioner类KeyFieldBa...
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2014-06-18 17:00:55
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Partitioner.Create(1,10,4).GetDynamicPartitions()为长度为10的序列创建分区，每个分区至多4个元素，分区方法及结果：Partitioner.Create(0,
10, 4).GetDynamicPartitions()得到3个前闭后开区间:[0, 4)...
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2014-05-29 14:28:18
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