Hadoop数据倾斜自定义分区器
在Hadoop的MapReduce框架中，数据倾斜是一个常见的问题，它通常发生在数据没有均匀地分布到各个Reducer上的时候。数据倾斜会导致一些Reducer处理大量的数据，而其他Reducer则处于空闲状态，这会严重影响整个作业的执行效率。 自定义分区器（Partitioner）是解决数据倾斜问题的一种有效手段。默认情况下，Hadoop使用HashPartitioner类作为分区器，它基于.....
Hadoop数据倾斜使用自定义分区器
在Hadoop MapReduce中，数据倾斜通常是由于数据的非均匀分布导致的，特别是在Reduce阶段，当大量的数据被分配给少数几个Reducer时，这会导致某些Reducer处理大量的数据，而其他Reducer则处于闲置状态。为了解决这个问题，可以使用自定义分区器来更均匀地分配数据。 自定义分区器允许你控制如何将键映射到特定的Reducer上，从而避免数据倾斜。下面是一个使用自定义分区器的.....
Hadoop数据倾斜自定义分区器
在Hadoop中，数据倾斜是一个常见问题，特别是在MapReduce作业中，它可能导致某些Reducer节点负载过高，而其他节点却空闲，严重影响了整体处理效率。为了解决这个问题，可以采用自定义分区器（Partitioner）来更均匀地分布数据。 自定义分区器的作用 自定义分区器允许开发者基于自定义的逻辑来决定如何将Map阶段的输出分配给不同的Reduce任务。这样可以根据数据的特性设计分区策...
Hadoop序列化、概述、自定义bean对象实现序列化接口（Writable）、序列化案例实操、编写流量统计的Bean对象、编写Mapper类、编写Reducer类、编写Driver驱动类
@[toc]12.Hadoop序列化12.1序列化概述12.1.1什么是序列化序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储到磁盘（持久化）和网络传输。 反序列化就是将收到字节序列（或其他数据传输协议）或者是磁盘的持久化数据，转换成内存中的对象。12.1.2为什么要序列化一般来说，“活的”对象只生存在内存里，关机断电就没有了。而且“活的”对象只能由本地的进程使用，不能被....
Hadoop中的MapReduce框架原理、Shuffle机制、Partition分区、自定义Partitioner步骤、在Job驱动中，设置自定义Partitioner、Partition 分区案例
13.MapReduce框架原理13.2MapReduce工作流程上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下：（1）MapTask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中（2）从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件（3）多个溢出文件会被合并成大的溢出文件（4）在溢出过程及合并的....
hadoop提交作业自定义排序和分组
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