Mapreduce-Partition分析
Partition所处的位置
Partition位置
Partition主要作用就是将map的结果发送到相应的reduce。这就对partition有两个要求：
1）均衡负载，尽量的将工作均匀的分配给不同的reduce。
2）效率，分配速度一定要快。
Mapreduce提供的Partitioner
Mapreduce默认的partitioner是HashPartitioner。除了这个mapreduce还提供了3种partitioner。如下图所示：
patition类结构
1. Partitioner<k,v>是partitioner的基类，如果需要定制partitioner也需要继承该类。
2. HashPartitioner<k,v>是mapreduce的默认partitioner。计算方法是
which reducer=(key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks，得到当前<key,value>的目的reducer。
3. BinaryPatitioner继承于Partitioner< BinaryComparable ,V>，是Partitioner<k,v>的偏特化子类。该类提供leftOffset和rightOffset，在计算which reducer时仅对键值K的[rightOffset，leftOffset]这个区间取hash。
Which reducer=(hash & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks
4. KeyFieldBasedPartitioner<k2, v2="">也是基于hash的个partitioner。和BinaryPatitioner不同，它提供了多个区间用于计算hash。当区间数为0时KeyFieldBasedPartitioner退化成HashPartitioner。
5. TotalOrderPartitioner这个类可以实现输出的全排序。不同于以上3个partitioner，这个类并不是基于hash的。在下一节里详细的介绍totalorderpartitioner。
TotalOrderPartitioner
每一个reducer的输出在默认的情况下都是有顺序的，但是reducer之间在输入是无序的情况下也是无序的。如果要实现输出是全排序的那就会用到TotalOrderPartitioner。
要 使用TotalOrderPartitioner，得给TotalOrderPartitioner提供一个partition file。这个文件要求Key （这些key就是所谓的划分）的数量和当前reducer的数量-1相同并且是从小到大排列。对于为什么要用到这样一个文件，以及这个文件的具体细节待会 还会提到。
TotalOrderPartitioner对不同Key的数据类型提供了两种方案：
1） 对于非BinaryComparable（参考附录A）类型的Key，TotalOrderPartitioner采用二分发查找当前的K所在的index。
例 如reducer的数量为5，partition file 提供的4个划分为【2，4，6，8】。如果当前的一个key value pair 是<4,”good”>利用二分法查找到index=1，index+1=2那么这个key value pair将会发送到第二个reducer。如果一个key value pair为<4.5, “good”>那么二分法查找将返回-3，同样对-3加1然后取反就是这个key value pair 将要去的reducer。
对于一些数值型的数据来说，利用二分法查找复杂度是o（log (reducer count)），速度比较快。
2） 对于BinaryComparable类型的Key（也可以直接理解为字符串）。字符串按照字典顺序也是可以进行排序的。这样的话也可以给定一些划分，让不同的字符串key分配到不同的reducer里。这里的处理和数值类型的比较相近。
例如reducer的数量为5，partition file 提供了4个划分为【“abc”, “bce”, “eaa”, ”fhc”】那么“ab”这个字符串将会被分配到第一个reducer里，因为它小于第一个划分“abc”。
但是不同于数值型的数据，字符串的查找和比较不能按照数值型数据的比较方法。mapreducer采用的Tire tree的字符串查找方法。查找的时间复杂度o(m)，m为树的深度，空间复杂度o(255^m-1)。是一个典型的空间换时间的案例。
Tire Tree
Tire tree的构建
假设树的最大深度为3，划分为【aaad ，aaaf， aaaeh，abbx 】
tairtree结构
Tire tree的搜索过程
接上面的例子：
1）假如当前 key value pair <aad, 10="">这时会找到图中的leafnode，在leafnode内部使用二分法继续查找找到返回 aad在 划分数组中的索引。找不到会返回一个和它最接近的划分的索引。
2）假如找到singlenode，如果和singlenode的划分相同或小返回他的索引，比singlenode的划分大则返回索引+1。
3）假如找到nosplitnode则返回前面的索引。如<zaa, 20="">将会返回abbx的在划分数组中的索引。
TotalOrderPartitioner的疑问
上面介绍了partitioner有两个要求，一个是速度另外一个是均衡负载。使用tire tree提高了搜素的速度，但是我们怎么才能找到这样的partition file 呢？让所有的划分刚好就能实现均衡负载。
InputSampler
输入采样类，可以对输入目录下的数据进行采样。提供了3种采样方法。
采样类结构图
采样方式对比表:
| 类名称 |
采样方式 |
构造方法 |
效率 |
特点 |
| SplitSampler<K,V> |
对前n个记录进行采样 |
采样总数，划分数 |
最高 |
|
| RandomSampler<K,V> |
遍历所有数据，随机采样 |
采样频率，采样总数，划分数 |
最低 |
|
| IntervalSampler<K,V> |
固定间隔采样 |
采样频率，划分数 |
中 |
对有序的数据十分适用 |
writePartitionFile 这个方法很关键，这个方法就是根据采样类提供的样本，首先进行排序，然后选定（随机的方法）和reducer数目-1的样本写入到partition file。这样经过采样的数据生成的划分，在每个划分区间里的key value pair 就近似相同了，这样就能完成均衡负载的作用。
TotalOrderPartitioner实例
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public
class
SortByTemperatureUsingTotalOrderPartitioner
extends
Configured
implements
Tool
{
@Override
public
int
run(String[] args)
throws
Exception
{
JobConf conf = JobBuilder.parseInputAndOutput(
this
, getConf(), args);
if
(conf ==
null
) {
return
-
1
;
}
conf.setInputFormat(SequenceFileInputFormat.
class
);
conf.setOutputKeyClass(IntWritable.
class
);
conf.setOutputFormat(SequenceFileOutputFormat.
class
);
SequenceFileOutputFormat.setCompressOutput(conf,
true
);
SequenceFileOutputFormat
.setOutputCompressorClass(conf, GzipCodec.
class
);
SequenceFileOutputFormat.setOutputCompressionType(conf,
CompressionType.BLOCK);
conf.setPartitionerClass(TotalOrderPartitioner.
class
);
InputSampler.Sampler<IntWritable, Text> sampler =
new
InputSampler.RandomSampler<IntWritable, Text>(
0.1
,
10000
,
10
);
Path input = FileInputFormat.getInputPaths(conf)[
0
];
input = input.makeQualified(input.getFileSystem(conf));
Path partitionFile =
new
Path(input,
"_partitions"
);
TotalOrderPartitioner.setPartitionFile(conf, partitionFile);
InputSampler.writePartitionFile(conf, sampler);
// Add to DistributedCache
URI partitionUri =
new
URI(partitionFile.toString() +
"#_partitions"
);
DistributedCache.addCacheFile(partitionUri, conf);
DistributedCache.createSymlink(conf);
JobClient.runJob(conf);
return
0
;
}
public
static
void
main(String[] args)
throws
Exception {
int
exitCode = ToolRunner.run(
new
SortByTemperatureUsingTotalOrderPartitioner(), args);
System.exit(exitCode);
}
}
|
示例程序引用于：http://www.cnblogs.com/funnydavid/archive/2010/11/24/1886974.html
附录A
Text 为BinaryComparable，WriteableComparable类型。
BooleanWritable、 ByteWritable、DoubleWritable、MD5hash、IntWritable、FloatWritable、 LongWritable、NullWriable等都为WriteableComparable。具体参考下图：