[大数据]Hadoop基础学习笔记系列（八）MapReduce框架、设计原则约束、实例

框架

何时使用？

• 数据需要经常update——DBMS
• 需要扫描数据——MR

用户定义

• 所有数据都会被转换成键值对的形式（基本单元）<key,value>
• mapper（独立可分，在数据上运行）：应用到数据的function，输入：数据，输出：键值对
• reducer：应用到中间数据的function，输入：键值对，输出：结果

Hadoop能够处理其中间的协调工作，会将map function应用在数据所在的位置（可复制、分布式），根据key来shuffle、group数据形成中间数据，然后使用reduce function来获取最终结果。

栗子：汇总文章词语

JAVA：MR英语单词频次统计案例-----wordcount_tianqinglei的博客-CSDN博客
Python：Mapreduce+python实现简单的词频统计_ElsaWu的布袋子-CSDN博客

原则

原则上

• 每个data spit一个mapper
• 每个核一个reducer
  但可以根据task改变。如果每个reducer产出的结果很多，可以少于核的个数。

好的键值

• 简单
• 能够让reducer获得正确的输出

任务分解

• mappers：简单可分
  • common mappers：
    • filter（子数据集）
    • identity（传递数据）
    • splitter（汇总计数）
• reducers：易于合并

设计

• 合成键：当有两个域需要被group，并使用value来存其他信息
• 级联（cascade）
• bin keys into ranges
• combiner map输出前可以聚合结果减少shuffle

设计约束

• 必须符合键值对的范式
• 不存储中间数据
• 需要编程，需要debug
• 无法迭代（有些算法需要）

一些栗子

key可以是多个item（合成键），例如汇总多天的词频，可以使用<date word,count>

cascade

join：基于key组合表

1. fileA词，词频 fileB日期，词，词频
   A：key：word；value：total-count
   B：key：date，word；value：day-count
2. 把date放在value（因为需要输出）
   A：key：word；value：total-count
   B：key：word；value：date day-count
3. reducer可以通过一个key对应几个value来确定是来自A还是B

向量乘法：A x B

<index, number>

计算成本，要考虑：

• map()需要输出多少<index, number>？
• 有多少index需要shuffle？

如果是两个N维向量相乘，2N indices，N pairs，N个group会被shuffle到reducer

Group越多，shuffle的成本越高

如何降低shuffle成本？

• combine map in mapper
• 例如，在统计词频时候，可以先在map的结果里把一篇文章的词频汇总好，再shuffle进入reducer进行汇总
• 例如，在向量乘法计算时，可以将N维向量划分为一些bin，比如r=10个一组，划分为N/10个bin，新的key使用bin的index，向量的数字可以放在value里面。

平衡：

• 如果r减小，N/r增大，shuffle成本提高，但是reducer的复杂度会下降。
• 基于数据和硬件

扩展到矩阵运算，keys中需要有行号和列号

其他

• 延伸MR做数据处理：Pig、HIVE（类SQL接口）
• 提供交互性和持续性：Spark