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weekend110(Hadoop)的 第四天笔记

课程目录 01-复习 02-hadoop中的序列化机制 03-流量求和mr程序开发 04-hadoop的自定义排序实现 05-mr程序中自定义分组的实现 06-shuffle机制 07-mr程序的组件全貌 08-textinputformat对切片规划的源码分析 09-倒排索引的mr实现 10-多个job在同一个main方法中提交 本文转自大数据躺过的坑博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5896338.html,如需转载请自行联系原作者

Storm累计求和中使用各种分组Grouping

Shuffle Grouping: 随机分组, 随机派发stream里面的tuple, 保证bolt中的每个任务接收到的tuple数目相同.(它能实现较好的负载均衡) Fields Grouping:按字段分组, 比如按userid来分组, 具有同样userid的tuple会被分到同一任务, 而不同的userid则会被分配到不同的任务 All Grouping: 广播发送,对于每一个tuple,Bolts中的所有任务都会收到. Global Grouping: 全局分组,这个tuple被分配到storm中的一个bolt的其中一个task.再具体一点就是分配给id值最低的那个task. Non Grouping: 随机分派,意思是说stream不关心到底谁会收到它的tuple.目前他和Shuffle grouping是一样的效果, Direct Grouping: 直接分组,这是一种比较特别的分组方法,用这种分组意味着消息的发送者具体由消息接收者的哪个task处理这个消息.只有被声明为Direct Stream的消息流可以声明这种分组方法.而且这种消息tuple必须使用emit...

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