一、二次排序问题。

                      

  MR/hadoop两种方案:

    1.让reducer读取和缓存给个定键的所有值(例如,缓存到一个数组数据结构中,)然后对这些值完成一个reducer中排序。这种方法不具有可伸缩性,因为reducer要接受一个给定键的所有值,这种方法可能导致reducer的内存耗尽(OOM)。另一方面,如果值数量很少,就不会导致内存溢出,那么这种方法可行。

    2.使用MR框架对reducer的值排序(这样一来,就不再需要对传入reducer的值完成排序。)这种方法“会为自然键增加部分或整个值来创建一个组合键以实现排序目标”(参考 java Code Geeks)。这种方法可伸缩,不会产生内存溢出错误。在这里,排序工作基本上由MR框架来完成。

       使用MR框架的二次排序设计模式,规约器值到达时就是有序地。(也就是说,不再需要在内存中对值进行排序)。这种技术使用了MR框架的洗牌和排序技术完成规约器值的排序。这种解决方案比1更可取,不再依赖内存完成排序。    

    思考分析:对返回数据形式进行分析,自定义对象和reducer的分区策略。(当然为了实现排序,要对自定义的对象进行实现comparele接口,重写compare方法。)

  spark两种方案:

    1.将一个给定键的所有值读取缓存到一个List数组结构中,然后对这些值完成排序。优缺点同MR方案1.

    2.使用Spark框架对规约器值排序(这种做法不需要对传入规约器的值完成规约器中排序)。这种方法“会为自然建增加部分或整个值来创建一个组合键以实现排序目标。”

二。 Top N问题。

  列表L的TopN 算法大致描述:L列表的元素是一个scala的tuple结构,通过java的TreeMap将一个tuple添加到其中,然后对TreeMap进>N的if操作,来进行remove操作。

  1.唯一键。

    例子:

        

    在这个问题上,可以使用一个规约器完成对所有数据的接收,所有压力和负载全部是都在这一个节点上。在这里不糊带来性能问题,为什么呢。假设有由1000个映射,每个映射器只会生成10个键值对,因为,这个规约器只会得到10*1000个记录,这个数据量还不至于导致性能瓶颈。

                      

    2.非唯一键

      例子:

        

      topN设计模式:这里假设所有K不是唯一的,主要步骤:

        ①。确保所有K是唯一的。要保证K是唯一的(存在不唯一的,直接把相同的K的V相加。),我们要把输入映射到JavaPairRDD<K,V>对,然后交给reduceByKey().

        ②。将所有唯一的(K,V)对划分为M个分区。

        ③。找出个个分区的Top N。

        ④。找出所有本地topN的最终top N.

      

      

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