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采样分组 为了实现输出的全局排序，可以对温度数据进行分组处理，实现多个reduce处理，组间有序，组内有序，从而实现全局有序。而如何分组才能保证每个reduce分到的数据差不多，这样作业中的任务执行时间也差不多。例如将处理温度数据，要求温度按顺序输出。分成4组个分组，<-10℃，-10℃~0℃, 0 阅读全文
posted @ 2020-02-15 23:45
一字千金
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任务的默认排序 MapTask和ReduceTask都会默认对数据按照key进行排序，不管逻辑上是否需要。默认是按照字典顺序排序，且实现该排序的方法是快速排序。但是map和reduce任务只能保证单个任务内部输出有序，不能保证所有输出全局有序。 MapTask，当环形缓冲区使用率到达一定阈值后进行一 阅读全文
posted @ 2020-02-15 23:42
一字千金
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1.1.1 全排序 （1）全排序概述 指的是让所有的输出结果都是有序的，最简单的方法就是用一个reduce任务，但是这样处理大型文件时效率极低，失去的并行架构的意义。所以可以采用分组排序的方法来实现全局排序，例如现在要实现按键的全局的排序，可以将键值按照取值范围分为n个分组，<-10℃，-10℃~0 阅读全文
posted @ 2020-02-15 23:40
一字千金
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1.1.1 辅助排序（二次排序） （1）二次排序定义 通常情况下我们只对键进行排序，例如（年份，温度）组成的键值对，我们通常只对key年份进行排序，如果先按照年份排好序，还要求年份相同的再按照温度进行进行逆序排列，像这样先按照第一字段进行排序，然后再对第一字段相同的行按照第二字段排序，我们称为二次排 阅读全文
posted @ 2020-02-15 21:57
一字千金
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