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解決
利用 Reducer 拿到的輸入是有序的這一特性，Mapper 和 Recuder 如果都用 identity function，那麼每個 Reducer 的輸出都是有序的，但 Reducer 之間無法保證有序。
如果用歸併排序的思路， 那麼最後還需要一個只有一個 Reducer 的 Mapreduce 任務對所有資料做一次 merge，這顯然是無法接受的。
真正可行的演算法是 桶排序 。回顧桶排序的過程，它首先將資料分佈範圍劃分為若干個桶，接著遍歷一遍元素並分配到對應的桶中，然後對每個桶做一次排序，因為桶之間是有序的，所以不需要 merge。
在 Mapreduce 中，Partitioner 負責劃分桶。舉個例子，假設資料分佈在 1 到 1w 之間，我們可以將其劃分為 10 個桶，同時用 10 個 Reducer 處理每個桶內的資料，這樣 Reducer 間就是有序的。為了實現這個效果，可以用一個自定義的Partitioner，將 Mapper 輸出劃分到上述 10 個桶內即可。
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http://jingyan.baidu.com/article/b87fe19eb03cf1521835681c.html KVM教程：http://wiki.ubuntu.org.cn/Kvm%E6%95%99%E7%A8%8B 1. KVM KVM的全稱是
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確實，在檢視定義比較複雜的情況下，要對檢視操作進行有效的優化是非常困難的。因此在這個時候，MySQL使用了一種以不變應萬變的方法，即先執行檢視定義，將其結果使用臨時表儲存起來，這樣後續對檢視的操作就轉化為對臨時表的操作。不能不說從單從軟體設計的角度看，這樣的方法非常的優雅，然而從效能角度，這一方法也是非常的差
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#!/bin/bash time=`date -d yesterday +"%Y-%m-%d"` /usr/bin/find /data/mysql/apm-3306/log/ -name 'apm-slow-*' -mtime +7|xargs rm -rf ; mv
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java高階工程師，5年工作經驗，一直專注於java領域的學習研究。 對java分散式高併發等有深入研究. 曾就職於 京東、網易 等公司. 聯絡方式：3089008201 技術交流QQ群：684457529
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flv檔案主要由兩部分組成：header和body。 1.header header部分記錄了flv的型別、版本等資訊，是flv的開頭，一般都差不多，佔9bytes。具體格式如下： 檔案型別 3 bytes “FLV” 版本 1 byte 一般為0x01
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