本篇内容主要讲解“MapReduce设计模式有哪些”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“MapReduce设计模式有哪些”吧!

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1 (总计)Summarization Patterns

1.1（数字统计）Numerical Summarizations

 这个算是Built-in的,因为这就是MapReduce的模式. 相当于SQL语句里边Count/Max,WordCount也是这个的实现。

1.2（反向索引）Inverted Index Summarizations

 这个看着名字很玄，其实感觉算不上模式，只能算是一种应用，并没有涉及到MapReduce的设计。其核心实质是对listof(V3)的索引处理，这是V3是一个引用Id。这个模式期望的结果是：
 url-〉list of id

1.3（计数器统计）Counting with Counters

 计数器很好很快，简单易用。不过代价是占用tasktracker，最重要使jobtracker的内存。所以在1.0时代建议tens，至少<100个。不过2.0时代，jobtracker变得per job，我看应该可以多用，不过它比较适合Counting这种算总数的算法。
 context.getCounter(STATE_COUNTER_GROUP, UNKNOWN_COUNTER).increment(1);

2 (过滤)Filtering Patterns

2.1（简单过滤）Filtering

这个也算是Built-in的,因为这就是MapReduce中Mapper如果没有Write，那么就算过滤掉

了. 相当于SQL语句里边Where。

map(key, record):
    if we want to keep record then
    emit key,value

2.2（Bloom过滤）Bloom Filtering

以前我一直不知道为什么叫BloomFilter，看了wiki后，才知道，贴过来大家瞧瞧：
A Bloom filter is a space-efficient probabilistic data structure, conceived by Burton Howard Bloom in 1970, that is used to test whether an element is a member of a set. False positive matches are possible, but false negatives are not, thus a Bloom filter has a 100% recall rate.
其原理可以参见这篇文章：

http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500
要是让我一句话说，就是根据集合内容，选取多种Hash做一个bitmap，那么如果一个词的 hash落在map中，那么它有可能是，也有可能不是。但是如果它的hash不在，则它一定没有落在里边。此过滤有点意思，在HBase中得到广泛应用。接下来得实际试验一下。

Note: 需要弄程序玩玩

2.3（Top N）Top Ten

 这是一个典型的计算Top的操作，类似SQL里边的top或limit，一般都是带有某条件的top

操作。
 算法实现：我喜欢伪代码，一目了然：

class mapper:
    setup():
        initialize top ten sorted list
     
    map(key, record):
        insert record into top ten sorted list
        if length of array is greater-than 10 then
        truncate list to a length of 10

    cleanup():
        for record in top sorted ten list:
        emit null,record

class reducer:
    setup():
        initialize top ten sorted list

    reduce(key, records):
        sort records
        truncate records to top 10
        for record in records:
            emit record

2.4（排重）Distinct

 这个模式也简单，就是利用MapReduce的Reduce阶段，看struct，一目了然：

map(key, record):
    emit record,null

reduce(key, records):
    emit key

3 (数据组织)Data Organization Patterns 

3.1（结构化到层级化）Structured to Hierarchical

这个在算法上是join操作,在应用层面可以起到Denormalization的效果.其程序的关键之处是用到了MultipleInputs,可以引入多个Mapper,这样便于把多种Structured的或者任何格式的内容,聚合在reducer端,以前进行聚合为Hierarchical的格式.
 MultipleInputs.addInputPath(job, new Path(args[0]),
TextInputFormat.class, PostMapper.class);
MultipleInputs.addInputPath(job, new Path(args[1]),
TextInputFormat.class, CommentMapper.class);
 在Map输出的时候,这里有一个小技巧,就是把输出内容按照分类,添加了前缀prefix,这样在Reduce阶段,就可以知道数据来源,以更好的进行笛卡尔乘积或者甄别操作. 从技术上讲这样节省了自己写Writable的必要,理论上,可以定义格式,来携带更多信息. 当然了,如果有特殊排序和组合需求,还是要写特殊的Writable了.
 outkey.set(post.getAttribute("ParentId"));
 outvalue.set("A" + value.toString());

3.2（分区法）Partitioning

 这个又来了,这个是built-in,写自己的partitioner,进行定向Reducer.

3.3（装箱法）Binning

 这个有点意思,类似于分区法,不过它是MapSide Only的,效率较高,不过产生的结果可能需

要进一步merge.
 The SPLIT operation in Pig implements this pattern.
 具体实现上还是使用了MultipleOutputs.addNamedOutput().

// Configure the MultipleOutputs by adding an output called "bins"
// With the proper output format and mapper key/value pairs

MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "bins", TextOutputFormat.class,Text.class, NullWritable.class);

// Enable the counters for the job
// If there are a significant number of different named outputs, this
// should be disabled

MultipleOutputs.setCountersEnabled(job, true);

// Map-only job
job.setNumReduceTasks(0);

3.4（全排序）Total Order Sorting

这个在Hadoop部分已经详细描述过了，略。

3.5（洗牌）Shuffling

这个的精髓在于随机key的创建。
outkey.set(rndm.nextInt());
context.write(outkey, outvalue);

4 (连接)Join Patterns

4.1（Reduce连接）Reduce Side Join

 这个比较简单，Structured to Hierarchical中已经讲过了。

4.2（Mapside连接）Replicated Join

 Mapside连接效率较高，但是需要把较小的数据集进行设置到distributeCache，然后把

另一份数据进入map，在map中完成连接。

4.3（组合连接）Composite Join

 这种模式也是MapSide的join，而且可以进行两个大数据集的join，然而，它有一个限制就是两个数据集必须是相同组织形式的，那么何谓相同组织形式呢？
• An inner or full outer join is desired.
• All the data sets are sufficiently large.
• All data sets can be read with the foreign key as the input key to the mapper.
• All data sets have the same number of partitions.
• Each partition is sorted by foreign key, and all the foreign keys reside in the associated partition of each data set. That is, partition X of data sets A and B contain
the same foreign keys and these foreign keys are present only in partition X. For a visualization of this partitioning and sorting key, refer to Figure 5-3.
• The data sets do not change often (if they have to be prepared).

// The composite input format join expression will set how the records
// are going to be read in, and in what input format.
conf.set("mapred.join.expr", CompositeInputFormat.compose(joinType,
KeyValueTextInputFormat.class, userPath, commentPath));

4.4（笛卡尔）Cartesian Product

 这个需要重写InputFormat，以便两部分数据可以在record级别联合起来。sample略。

5 (元模式)MetaPatterns

5.1（链式Job）Job Chaining

 多种方式，可以写在driver里边，也可以用bash脚本调用。hadoop也提供了JobControl

可以跟踪失败的job等好的功能。

 

5.2（折叠Job）Chain Folding

 ChainMapper and ChainReducer Approach，M+R*M

5.3（合并Job）Job Merging

 合并job，就是把同数据的两个job的mapper和reducer代码级别的合并，这样可以省去

I/O和解析的时间。

6 (输入输出)Input and Output Patterns

6.1 Customizing Input and Output in Hadoop

• InputFormat
    getSplits
    createRecordReader

• InputSplit
    getLength()
    getLocations()

• RecordReader
    initialize
    getCurrentKey and getCurrentValue
    nextKeyValue
    getProgress
    close

• OutputFormat
    checkOutputSpecs
    getRecordWriter
    getOutputCommiter

• RecordWriter
    write
    close

 6.2 (产生Random数据)Generating Data

 关键点：构建虚假的InputSplit，这个不像FileInputSplit基于block，只能去骗hadoop了。

到此，相信大家对“MapReduce设计模式有哪些”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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