Hadoop使用心得，流程详解

CYD同学的Hadoop使用心得和大家分享下

使用hadoop的map/reduce进行分布式运算已经有一段时间了，谈下自己的心得，纯粹是自己的感受，欢迎拍砖。

首先是部署，在linux下的部署非常简单，随便在网上找个攻略就能搞定。关键是如何配置一个调试环境。在实验室，我是用ubuntu，直接在图形界面下用eclipse，非常方便。考虑到很多时候，linux没有图形界面，比如淘宝这种在windows下用xshell登陆开发机的情况，有必要在windows下模拟一个伪分布式环境，这样可以把java程序调通，结果正确之后，再打成jar包放上去。而不用每次打成jar包，放上去试试能不能跑对，很没效率。Windows下使用eclipse模拟伪分布式环境需要用到cygwin，具体方法在http://ebiquity.umbc.edu/Tutorials/Hadoop/。

接下来就是map/reduce程序的编写。有了刚才的环境，我们可以很方便地在eclipse下debug。学习map/reduce程序的编写，我主要是参考了Hadoop：The Definite Guide这本书，我觉得写的非常的好。在我做量子排行榜的工作中，主要用到的全局排序和二次排序在书中讲的比较清楚，唯一要注意的是一些实现上的细节。

如果你没有用Map/reduce模式写过程序，那么建议先看下wordcount。Map/reduce框架的工作原理如下：先是利用map读入数据，并转化成reduce需要的格式（key，value）二元组，然后把这样的对，按照key分配到不同的reduce结点中。在每个节点按照reduce函数进行计算。该计算只能在相同的key内进行，比如你不能进行（a，1）和（b，2）之间的计算，除非你自己写一个函数把a，b认为是相同的key。在这个过程中，key一共要被比较两次，第一次是分发的时候，根据key的值来决定将这个二元组分发到哪个reduce结点中进行计算，第二次是在每一个reduce结点中，比较他所包含的所有二元组的key值，以确定哪些二元组具有相同的key，需要放到一个group中进行计算。也就是因为有第二步，所以每个reduce中的二元组是按照key的大小，有序排列的。这两个对key的比较方法可以是不同的，分别在JobConf的setOutputKeyComparatorClass和setOutputValueGroupingComparator中设置。

很自然地我们想到，可以利用reduce结点内部，key有序这个事实来做排序工作。量子排行榜主要需要2个工作，全局排序和二次排序。全局排序是因为要排序的数据量太大，不可能只利用1个reduce结点来实现，要保证不同的redece结点的数据也是有序的，比如结点1中的数据必须比结点2及它以后的结点中的数据大。二次排序是主要用于店铺宝贝的过滤，我们在进行某些排名时，对于一个店铺，只拿他排在前50的宝贝来做排序。这就不能简单地利用key的有序性来做了，因为这里key要用来满足第一个条件，店铺id相同。

全局排序利用了它自带的TotalOrderPartition方法，在二元组的分发时就保证了reduce之间数据的有序性。假设一共用到k个reduce结点，它事先生成k个有序的区间，key落在哪个区间就分到哪个reduce结点。这需要在JonConf中setPartitionerClass为我们所需的Partition函数。Hadoop0.19版本自带了TotalOrderPartitionr.class，他首先对map中的数据进行采样，然后划分区间，尽可能地使得分发到每个reduce的二元组的个数相差不大。但是在淘宝的数据排序中，自带的Partitionr函数不能用，因为该Partitioner函数要求区间是严格递增的，即不能有区间为空。而淘宝的数据中，很多店铺宝贝的pv是小于10的，最多的就是pv=1的情况。如果直接利用自带的sampler和Partitioner函数，会出错，因为pv=1的太多，若要平均分配必然会导致空区间的产生，比如前3个区间都是[1,1]。为了解决这个问题，我简单地改写了下Partitioner函数，把要求严格递增那出的>改成了>=。这使得程序能够正确运行，但是会出现的问题就是，有的reduce结点是空的。比如前三个区间都是[1,1]的话，那么pv=1的所有数据都会分配到第一个节点中，而2,3是空的。有兴趣的朋友可以继续改写，使得这种情况下，pv=1的数据能随机分配到那3个结点中。我没有改写是因为我要做的工作只是排序，而即使结点1中的数据量很大，由于它们的值都是相同的，所以使用快排算法的话，O(N)时间内就能搞定，别的结点是O(NlogN)，所以结点1不会成为算法效率的瓶颈。等哪次不再是排序算法，而是别的算法时，我再来继续改写这个分发函数。

还要注意的一点是，这个sampler是在map读入的（key，value）对中做采样，而不是map的输出对（即reduce的输入对）。而我们要进行排序，是将要排序的数值，作为reduce输入的key。这就要求map的输入对和map的输出对的格式一致（至少key得一样，并且就是要排序的那些数值）。这样的话，用那些自带的InputFormat函数就不行了。比如TextInputFormat它将map的输入直接变成，一个表示行的LongWritable，和该行的内容Text。因为我们要排序的一般都是数值，我按照自带的KeyValueTextInputFormat和KeyValueLineRecordReader改写了一个KeyValueFloatInputFormat和KeyValueFloatRecordReader来实现，map直接从有规则的文本中，读入对。主要是懒得去改sampler，有能力的牛人，也可以去改动sampler使得它在map的输出中采样，不过我觉得这样的改动量会比较大，我自己就采取了偷懒的办法。这点浪费了我很多时间，书中没说sampler在什么时候采样，试了好久才发现居然是在map之前，太土了。

二次排序直接是参考的The Definite Guide的secondary sort那一节，原理书上已经说的很清楚了。就是自己定义一个二元组类，来作为key，但是要定义它的两个不同的比较函数。比如我们要求相同店铺的放在一起，同时按照pv排序。我们就定义一个二元组<店铺id，pv>。当分发时，我们定义它的比较函数，只比较他的第一部分。这样就保证了相同店铺的数据一定被分在同一个reduce结点内。而在节点内部比较时，我们先比较该二元组的第一部分，如果相同，再比较第二部分，这就是实现了上述的要求。

同理我们可以实现三次排序，四次排序。只要自己定义相应的三元组类和四元组类就行了。比如相同的店铺，在pv相同的情况下，按uv排序。只要定义<店铺id，pv，uv>这样的三元组。分发时，还是只比较第一部分。结点内则先后比较三部分即可。

代码在书中其实已经有了，不过他的是的pair，而我们排序要求的是的pair。自己写一个，并实现下它的compare函数即可。