資料傾斜：map /reduce程式執行時，reduce節點大部分執行完畢，但是有乙個或者幾個reduce節點執行很慢，導致整個程式的處理時間很長，這是因為某乙個key的條數比其他key多很多（有時是百倍或者千倍之多），這條key所在的reduce節點所處理的資料量比其他節點就大很多，從而導致某幾個節點遲遲執行不完，此稱之為資料傾斜。
用hadoop程式進行資料關聯時，常碰到資料傾斜的情況，這裡提供一種解決方法。
自己實現partition類，用key和value相加取hash值：
方式1：
源**：
public int getpartition(k key, v value,
int numreducetasks)
public int getpartition(k key, v value,
int numreducetasks)
public class hashpartitionerextends partitioner to partition. */
public int getpartition(k key, v value,
int numreducetasks) {
return (key.hashcode()+(aa++) & integer.max_value) % numreducetasks;
用mapreduce 處理氣象資料集
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本次的所有操作均在當前使用者目錄下的 temp 2018 05 09中 wget drc accept regex regex p data 在這之前，需要配置好環境，在.bashrc中加入下面的命令 export path path usr local hbase bin usr local ha...