怎樣使用map-side預(yù)聚合shuffle操作?

　　在Hadoop MapReduce中，Map端預(yù)聚合(map-side aggregation)是一種通過(guò)在Map階段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行局部聚合以減少數(shù)據(jù)傳輸量的技術(shù)。這可以通過(guò)自定義Partitioner和Combiner來(lái)實(shí)現(xiàn)。下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的步驟，說(shuō)明如何使用Map端預(yù)聚合：

　　1.編寫(xiě)Combiner類：

　　Combiner是在Map任務(wù)本地執(zhí)行的一個(gè)小型reduce操作，用于在數(shù)據(jù)傳輸?shù)絉educer之前進(jìn)行局部聚合?？梢酝ㄟ^(guò)實(shí)現(xiàn)Reducer接口來(lái)編寫(xiě)自定義的Combiner。

public class MyCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
           throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}

　　2.在驅(qū)動(dòng)程序中設(shè)置Combiner：

　　在驅(qū)動(dòng)程序中通過(guò)job.setCombinerClass()方法設(shè)置Combiner類。

job.setCombinerClass(MyCombiner.class);

　　3.調(diào)整Partitioner：

　　如果希望進(jìn)一步優(yōu)化，可以自定義Partitioner，確保相同的key會(huì)被分配到相同的Reducer。

job.setPartitionerClass(MyPartitioner.class);

　　4.調(diào)整輸入數(shù)據(jù)格式：

　　在Map階段輸出鍵值對(duì)時(shí)，確保使用合適的數(shù)據(jù)類型，以便Combiner正確運(yùn)行。在這個(gè)例子中，鍵是Text類型，值是IntWritable類型。

public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        // Your map logic here
        word.set("someKey");
        context.write(word, one);
    }
}

　　通過(guò)以上步驟，我們就能夠在Map端進(jìn)行預(yù)聚合操作。這樣可以顯著減少需要傳輸?shù)絉educer的數(shù)據(jù)量，提高M(jìn)apReduce任務(wù)的性能。需要注意的是，并非所有的情況都適合使用Combiner，因此在使用之前，最好先了解我們的數(shù)據(jù)和操作是否適合這種優(yōu)化。