combiner阶段     combiner可以选择的，也是一种reduce操作，所以我们在看代码的时候可以使用： job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); Combiner是一个本地化的reduce操作，它是map运算的后续操作，主要是在map计算出中间文件前做一个简单的合并重复key值的操作。reduce计算前对相同的k

一、shuffle介绍 1 、shuffle就是洗牌弄乱的意思，shuffle代表map 输出 到reduce 的整个过程，他解决的问题就是如何将多个map task的输出，作为多个reduce task 的输入，下面就来看看shffler是如何对map的输出结果排序，处理，分组成reduce的输入的。 2 、shuffle和partition和combiner的关系是包含关系，shuff

在MapReduce中，当map生成的数据过大时，带宽就成了瓶颈，怎样精简压缩传给Reduce的数据，有不影响最终的结果呢。有一种方法就是使用Combiner，Combiner号称Map本地的Reduce，Reduce最终的输入，是Combiner的输出。  使用combiner后：         Reduce shuffle bytes、Reduce input records已相应减

文章来源：http://www.itnose.net/detail/6044147.html 更多文章：http://www.itnose.net/type/119.html hadoop streaming允许我们使用任何可执行脚本来处理按行组织的数据流，数据取自UNIX的标准输入STDIN,并输出到STDOUT 通过设定mapper为‘RandomSample.py 10’,我们按十分之一

目录 1.规约Combiner概念 2.规约Combiner图示 3.规约Combiner实现步骤 3.1 运行之前的wordcount 3.2 规约代码 3.2.1 MyCombiner 3.2.2 JobMain 1.规约Combiner概念 每一个 map 都可能会产生大量的本地输出，Combiner 的作用就是对 map 端的输出先做 一次合并，以减少在 map 和

1、什么是combiner？ combiner就是规约操作，通过对map输出的数量进行规约，可以减少reduce的数量，提高执行效率combiner的输入输出类型必须和mapper的输出以及reducer的输入类型一致 2、什么情况要使用 combiner，什么情况不使用？ 求平均数的时候就不需要用combiner，因为不会减少reduce执行数量。在其他的时候，可以依据情况，使用c

一、MR排序的分类 　　1.部分排序：MR会根据自己输出记录的KV对数据进行排序，保证输出到每一个文件内存都是经过排序的； 　　2.全局排序； 　　3.辅助排序：再第一次排序后经过分区再排序一次； 　　4.二次排序：经过一次排序后又根据业务逻辑再次进行排序。   二、MR排序的接口——WritableComparable 　　该接口继承了Hadoop的Writable接口和Java的Compar

Combiner合并理论 Combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件。Combiner组件的父类就是Reducer。Combiner和Reducer的区别在于运行的位置 Combiner是在每一个MapTask所在的节点运行； Reducer是接受全局所有Mapper的输出结果Combiner的意义是对每一个Maptask的输出进行局部汇总，以减少网络传输量。Comb

先介绍一下DES加密：（也可参考https://blog.csdn.net/zz_Caleb/article/details/87016017，第14个） 1）对称加密，参考：对称加密和非对称加密 2）key：8个字节共64位的工作密钥(有一位是就校验位，去掉就是七位，也就是7个字符) 3）data：8个字节共64位的需要被加密或被解密的数据(加密后的密文很多采用base64和hex编码)