Error: java.io.IOException: Illegal partition for XXX ==>>>https://stackoverflow.com/questions/15031579/how-to-fix-the-illegal-partition-error-in-hadoop
如何在Map-Reduce中实现二次排序（对Value排序）问题背景 众所周知，Map-Reduce任务完成后，输出的结果文件总是按照Key进行升序排列（shuffle阶段完成）。 例如Hadoop里经典的word count程序： ...
jobConf.setOutputValueGroupingComparator(UserGroupingComparator.class);
如何在Map-Reduce中实现二次排序（对Value排序）问题背景 众所周知，Map-Reduce任务完成后，输出的结果文件总是按照Key进行升序排列（shuffle阶段完成）。 例如Hadoop里经典的word count程序： ...
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附录：如对象有三个及以上字段排序，使用如下：java 1.7
public int compareTo(User o) {
if (o == null) {
throw new RuntimeException();
}
int result = 0;
// Name ASC
result = this.Name.compareTo(o.getName());
if (0 == result) {
// Age ASC
result = Integer.compare(this.Age, o.getAge());
if (0 == result) {
// Weight DESC
result = -Integer.compare(this.Weight, o.getWeight());
}
}
return result;
}
如使用jobConf,JobClient.runJob(jobConf)此种方式，需使用jobConf.setOutputKeyComparatorClass(UserGroupingComparator.class);
如何在Map-Reduce中实现二次排序（对Value排序）问题背景 众所周知，Map-Reduce任务完成后，输出的结果文件总是按照Key进行升序排列（shuffle阶段完成）。 例如Hadoop里经典的word count程序： ...
