MapReduce中的数据采样与图算法应用

# MapReduce中的数据采样与图算法应用 ## 1. MapReduce中的数据采样 在处理大规模数据集时，直接对整个数据集运行MapReduce应用程序可能需要花费数小时，并且不断进行代码优化和重新运行的效率很低。为了解决这个问题，可以采用数据采样的方法。 ### 1.1 分区文件与排序结果 使用`InputSampler`创建分区文件，后续由`TotalOrderPartitioner`对Map输出键进行分区。通过以下命令可以查看MapReduce作业的排序结果： ```bash $ hadoop fs -ls output /user/aholmes/output/part-00000 /user/aholmes/output/part-00001 $ hadoop fs -cat output/part-r-00000 | head AABERG AABY AADLAND $ hadoop fs -cat output/part-r-00000 | tail LANCZ LAND LANDA $ hadoop fs -cat output/part-r-00001 | head LANDACRE LANDAKER LANDAN $ hadoop fs -cat output/part-r-00001 | tail ZYSK ZYSKOWSKI ZYWIEC ``` 从结果可以看出，Map输出键在所有输出文件中确实是排序的。 ### 1.2 蓄水池采样输入格式 当开发MapReduce作业并需要进行测试时，为了避免使用整个数据集进行测试带来的时间开销，可以编写一个蓄水池采样输入格式。 #### 1.2.1 问题与解决方案 - **问题**：在MapReduce作业开发过程中，希望使用大型数据集的小子集进行测试。 - **解决方案**：编写一个输入格式，它可以包装用于读取数据的实际输入格式，并配置要从包装的输入格式中提取的样本数量。 #### 1.2.2 蓄水池采样算法 蓄水池采样是一种允许单遍遍历流以随机生成样本的策略，非常适合MapReduce，因为输入记录是从输入源流式传输的。其算法步骤如下： 1. 填充蓄水池直到其满。 2. 随机替换蓄水池中的一个样本。 #### 1.2.3 代码实现 以下是`ReservoirSamplerRecordReader`的代码： ```java public static class ReservoirSamplerRecordReader <K extends Writable, V extends Writable> extends RecordReader { private final RecordReader<K, V> rr; private final int numSamples; private final int maxRecords; private final ArrayList<K> keys; private final ArrayList<V> values; @Override public void initialize(InputSplit split, TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException { rr.initialize(split, context); Random rand = new Random(); for (int i = 0; i < maxRecords; i++) { if (!rr.nextKeyValue()) { break; } K key = rr.getCurrentKey(); V val = rr.getCurrentValue(); if (keys.size() < numSamples) { keys.add(WritableUtils.clone(key, conf)); values.add(WritableUtils.clone(val, conf)); } else { int r = rand.nextInt(i); if (r < numSamples) { keys.set(r, WritableUtils.clone(key, conf)); values.set(r, WritableUtils.clone(val, conf)); } } } } ... } ``` 使用`ReservoirSamplerInputFormat`类的示例代码如下： ```java ReservoirSamplerInputFormat.setInputFormat(job, TextInputFormat.class); ReservoirSamplerInputFormat.setNumSamples(job, 10); ReservoirSamplerInputFormat.setMaxRecordsToRead(job, 10000); ReservoirSamplerInputFormat. setUseSamplesNumberPerInputSplit(job, true); ``` 运行一个身份作业来测试采样输入格式： ```bash $ wc -l test-data/names.txt 88799 test-data/names.txt $ hadoop fs -put test-data/names.txt names.txt $ hip hip.ch6.sampler.SamplerJob \ --input names.txt --output output $ hadoop fs -cat output/part* | wc -l 10 ``` 配置`ReservoirSamplerInputFormat`提取十个样本，输出文件包含了相应数量的行。 ### 1.3 采样的应用与优势 采样支持在MapReduce代码中是一个有用的开发和测试功能。可以通过添加可配置选项来切换采样输入格式的使用，例如： ```java if(appConfig.isSampling()) { ReservoirSamplerInputFormat.setInputFormat(job, TextInputFormat.class); ... } else { job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class); } ``` 这种采样技术可以应用于各种场景，以高效地处理大型数据集。 ## 2. 图的建模与表示 图是表示相