摘要：
在第四篇博文《初识MapReduce》中，我们认识了MapReduce的八大步骤，其中在Map阶段总共五个步骤。其中，step1.3就是一个分区操作。通过前面的学习我们知道Mapper最终处理的键值对，是需要送到Reducer去合并的，合并的时候，有相同key的键/值对会送到同一个Reducer节点中进行归并。哪个key到哪个Reducer的分配过程，是由Partitioner规定的。在一些集群应用中，例如分布式缓存集群中，缓存的数据大多都是靠哈希函数来进行数据的均匀分布的，在Hadoop中也不例外。MapReduce的使用者通常会指定Reduce任务和Reduce任务输出文件的数量（R）。 阅读全文
在第四篇博文《初识MapReduce》中，我们认识了MapReduce的八大步骤，其中在Map阶段总共五个步骤。其中，step1.3就是一个分区操作。通过前面的学习我们知道Mapper最终处理的键值对，是需要送到Reducer去合并的，合并的时候，有相同key的键/值对会送到同一个Reducer节点中进行归并。哪个key到哪个Reducer的分配过程，是由Partitioner规定的。在一些集群应用中，例如分布式缓存集群中，缓存的数据大多都是靠哈希函数来进行数据的均匀分布的，在Hadoop中也不例外。MapReduce的使用者通常会指定Reduce任务和Reduce任务输出文件的数量（R）。 阅读全文
摘要：
在第四篇博文《初识MapReduce》中，我们认识了MapReduce的八大步骤，其中在Map阶段总共五个步骤。我们可以发现，其中有两个计数器：Combine output records和Combine input records，他们的计数都是0，这是因为我们在代码中没有进行Map阶段的规约操作。在MapReduce编程模型中，在Mapper和Reducer之间有一个非常重要的组件，它解决了上述的性能瓶颈问题，它就是Combiner。 阅读全文
在第四篇博文《初识MapReduce》中，我们认识了MapReduce的八大步骤，其中在Map阶段总共五个步骤。我们可以发现，其中有两个计数器：Combine output records和Combine input records，他们的计数都是0，这是因为我们在代码中没有进行Map阶段的规约操作。在MapReduce编程模型中，在Mapper和Reducer之间有一个非常重要的组件，它解决了上述的性能瓶颈问题，它就是Combiner。 阅读全文