需求：将以下数据进行分开处理，其中第六个字段表示开奖结果数值，现在以15为分界点，将15以上的结果保存到一个文件，15以下的结果保存到一个文件。 （以图片数据为例） 定义mapper类： import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.NullWritable;import org.apache.h

我们知道，一个典型的Map-Reduce过程包 括：Input->Map->Patition->Reduce->Output。Pation负责把Map任务输出的中间结果 按key分发给不同的Reduce任务进行处理。Hadoop 提供了一个非常实用的partitioner类KeyFieldBasedPartitioner，通过配置相应的参数就可以使用。通过 KeyFieldBasedPartiti

我们知道，一个典型的Map-Reduce过程包括：Input->Map->Patition->Reduce->Output。Pation负责把Map任务输出的中间结果按key分发给不同的Reduce任务进行处理。Hadoop 提供了一个非常实用的partitioner类KeyFieldBasedPartitioner，通过配置相应的参数就可以使用。通过KeyFieldBasedPartitione

用于分布式图存储的工作负载自适应流分区器 对象：动态流式大图 划分方式：混合割 方法：增量重划分 考虑了图查询算法，基于动态工作负载 考虑了双动态：工作负载动态；图拓扑结构动态 缺点：分配新顶点时不做过多处理（不考虑初始化分的均衡），仅通过散列的方式分配节点，仅对变化后的图分区进行顶点重分配，需要维护所有节点中的活动顶点，对每个活动顶点进行计算，才能确定需要重新分配的顶点。 摘要：   流式

Spark HashParitioner的弊端是什么？ HashPartitioner分区的原理很简单，对于给定的key，计算其hashCode，并除于分区的个数取余，如果余数小于0，则用余数+分区的个数，最后返回的值就是这个key所属的分区ID；弊端是数据不均匀，容易导致数据倾斜，极端情况下某几个分区会拥有rdd的所有数据。 RangePartitioner分区的原理及特点？ 原理

1 Partitioner分区 1.1 Partitioner分区描述  在进行MapReduce计算时，有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中，按照手机号码段划分的话，需要把同一手机号码段的数据放到一个文件中；按照省份划分的话，需要把同一省份的数据放到一个文件中；按照性别划分的话，需要把同一性别的数据放到一个文件中。我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务。那么，如果要得到多个文