Hadoop學習 MapRedece 總結

2021-10-10 18:53:05 字數 746 閱讀 2017

使用者根據業務需求實現其中三個方法:

combine合併可以提高程式執行效率,減少io傳輸,但是使用時必須不能影響原有的業務處理結果

在reduce端對key進行分組。應用於:在接收的key為bean物件是,想讓乙個或幾個字段相同(全部字段比較不相同)的key進入到同乙個reduce方法時,可以採用分組排序

使用者根據業務需求實現其中三個方法 :

將sequencefileoutputformat 輸出作為後續mapreduce任務的輸入,這便是一種好的輸出格式,因為它的格式緊湊,很容易被壓縮

使用者還可以自定義outputformat

hadoop學習——mapreduce——wordcount

hadoop學習——hadoop序列化

hadoop學習——combinetextinputformat切片機制

hadoop學習—— keyvaluetextinputformat 實現類

hadoop學習—— nlineinputformat 實現類

hadoop學習——textinputormat實現類

hadoop學習——partition分割槽

hadoop學習——combiner合併

hadoop學習—— groupingcomparator分組

hadoop學習——maptask工作機制、reducetask工作機制、shuffle機制

hadoop學習——join

hadoop學習—— outputformat資料輸出

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