MapReduce開發技巧

參考：hadoop提交作業自定義排序和分組

//使用這個資料型別將可以輸出intwritable和text兩種型別的value

public
class
multivaluewritable
extends
genericwritable
public
multivaluewritable()
public
multivaluewritable(writable value)
protected class gettypes()
}

context.write(key,new multivaluewritable(new text("1")));

context.write(key,new multivaluewritable(intwritable text(1)));

writable value = value.get();

if(value instanceof text)

預設的輸入格式，按行讀取，key為每行偏移量，value為行的內容

可以指定一次資料檔案多少行的內容：

//設定一次讀取50行的內容

nlineinputformat.setnumlinespersplit(job,50);

處理資料庫輸入，待使用測試

參考：自定義分片策略解決大量小檔案問題

對所有reducer中的結果進行排序，預設情況下每個reducer中的內容都是各自排序互不影響的

參考：hadoop作業中自定義分割槽和歸約

map.output

.key
.field
.separator
num.key
.fields
.for
.partition

例如：key=」name-price」，指定map.output.key.field.separator=」-「,num.key.fields.for.partition=1表示key的price部分參與分割槽計算

map中每個分割槽呼叫進行排序，reduce中shuffle之後再次呼叫

第二次排序，屬於同一組的順序記錄並放入同乙個value迭代器

參考：mapreduce中的distributedcache

MapReduce開發技巧

參考 hadoop提交作業自定義排序和分組 使用這個資料型別將可以輸出intwritable和text兩種型別的value public class multivaluewritable extends genericwritable public multivaluewritable public...

Hadoop之MapReduce程式開發流程

對於乙個資料處理問題，若需要mapreduce，那麼如何設計和實現？mapreduce程式基礎模板，包含兩個部分，乙個是map，乙個是reduce。map和reduce的設計取決解決問題的演算法思路 而map和reduce的執行需要作業的排程。因此，mapreduce程式開發可以遵循以下流程。第一步...

MapReduce 1 程式開發

1 程式開發 注 a 整個過程 從job設定的輸入檔案讀取了大資料，進行分布式運算之後，再將執行結果輸出到job設定的輸出檔案當中，其他需要這個輸出結果的程式可以直接在hdfs當中獲得這個執行結果資料。b 分布式程式的執行結果其實是存在於乙個資料夾中的 success 這個空檔案表示執行成功 par...