MapReduce,组合式,迭代式,链式

1.迭代式mapreduce
    一些复杂的任务难以用一次mapreduce处理完成,需要多次mapreduce才能完成任务,例如Pagrank,Kmeans算法都需要多次的迭代,关于mapreduce迭代在mahout中运用较多。有兴趣的可以参考一下mahout的源码。
在map/reduce迭代过程中,思想还是比较简单,就像类似for循环一样,前一个mapreduce的输出结果,作为下一个mapreduce的输入,任务完成后中间结果都可以删除。如代码所以:Configuration conf1 = new Configuration();
Job job1 = new Job(conf1,"job1");
.....
FileInputFormat.addInputPath(job1,InputPaht1);
FileOutputFromat.setOoutputPath(job1,Outpath1);
job1.waitForCompletion(true);
//sub Mapreduce
Configuration conf2 = new Configuration();
Job job2 = new Job(conf1,"job1");
.....
FileInputFormat.addInputPath(job2,Outpath1);
FileOutputFromat.setOoutputPath(job2,Outpath2);
job2.waitForCompletion(true);
//sub Mapreduce
Configuration conf3 = new Configuration();
Job job3 = new Job(conf1,"job1");
.....
FileInputFormat.addInputPath(job3,Outpath2);
FileOutputFromat.setOoutputPath(job3,Outpath3);
job3.waitForCompletion(true);
.....
下面列举一个mahout怎样运用mapreduce迭代的,下面的代码快就是mahout中kmeans的算法的代码,在main函数中用一个while循环来做mapreduce的迭代,其中:runIteration()是一次mapreduce的过程。
但个人感觉现在的mapreduce迭代设计不太满意的地方。
1. 每次迭代,如果所有Job(task)重复创建,代价将非常高。
2.每次迭代,数据都写入本地和读取本地,I/O和网络传输的代价比较大。
好像Twister和Haloop的模型能过比较好的解决这些问题,但他们抽象度不够高,支持的计算有限。
期待着下个版本hadoop更好的支持迭代算法。//main function
while (!converged && iteration <= maxIterations) {
      log.info("K-Means Iteration {}", iteration);
      // point the output to a new directory per iteration
      Path clustersOut = new Path(output, AbstractCluster.CLUSTERS_DIR + iteration);
      converged = runIteration(conf, input, clustersIn, clustersOut, measure.getClass().getName(), delta);
      // now point the input to the old output directory
      clustersIn = clustersOut;
      iteration++;
}


  private static boolean runIteration(Configuration conf,
                                      Path input,
                                      Path clustersIn,
                                      Path clustersOut,
                                      String measureClass,
                                      String convergenceDelta)
    throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {


    conf.set(KMeansConfigKeys.CLUSTER_PATH_KEY, clustersIn.toString());
    conf.set(KMeansConfigKeys.DISTANCE_MEASURE_KEY, measureClass);
    conf.set(KMeansConfigKeys.CLUSTER_CONVERGENCE_KEY, convergenceDelta);


    Job job = new Job(conf, "KMeans Driver running runIteration over clustersIn: " + clustersIn);
    job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
    job.setMapOutputValueClass(ClusterObservations.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(Cluster.class);


    job.setInputFormatClass(SequenceFileInputFormat.class);
    job.setOutputFormatClass(SequenceFileOutputFormat.class);
    job.setMapperClass(KMeansMapper.class);
    job.setCombinerClass(KMeansCombiner.class);
    job.setReducerClass(KMeansReducer.class);


    FileInputFormat.addInputPath(job, input);
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, clustersOut);


    job.setJarByClass(KMeansDriver.class);
    HadoopUtil.delete(conf, clustersOut);
    if (!job.waitForCompletion(true)) {
      throw new InterruptedException("K-Means Iteration failed processing " + clustersIn);
    }
    FileSystem fs = FileSystem.get(clustersOut.toUri(), conf);


    return isConverged(clustersOut, conf, fs);
  }

2.依赖关系组合式MapReduce
我们可以设想一下MapReduce有3个子任务job1,job2,job3构成,其中job1和job2相互独立,job3要在job1和job2完成之后才执行。这种关系就叫复杂数据依赖关系的组合时mapreduce。hadoop为这种组合关系提供了一种执行和控制机制,hadoop通过job和jobControl类提供具体的编程方法。Job除了维护子任务的配置信息,还维护子任务的依赖关系,而jobControl控制整个作业流程,把所有的子任务作业加入到JobControl中,执行JobControl的run()方法即可运行程序。
下面给出伪代码:Configuration job1conf = new Configuration();
Job job1 = new Job(job1conf,"Job1");
.........//job1 其他设置
Configuration job2conf = new Configuration();
Job job2 = new Job(job2conf,"Job2");
.........//job2 其他设置
Configuration job3conf = new Configuration();
Job job3 = new Job(job3conf,"Job3");
.........//job3 其他设置
job3.addDepending(job1);//设置job3和job1的依赖关系
job3.addDepending(job2);
JobControl JC = new JobControl("123");
JC.addJob(job1);//把三个job加入到jobcontorl中
JC.addJob(job2);
JC.addJob(job3);
JC.run();

3.链式MapReduce
首先看一下例子,来说明为什么要有链式MapReduce,假设在统计单词是,会出现这样的词,make,made,making等,他们都属于一个词,在单词累加的时候,都归于一个词。解决的方法为用一个单独的Mapreduce任务可以实现,单增加了多个Mapreduce作业,将增加整个作业处理的周期,还增加了I/O操作,因而处理效率不高。
一个较好的办法就是在核心的MapReduce之外,增加一个辅助的Map过程,然后将这个辅助的Map过程和核心的Mapreudce过程合并为一个链式的Mapreduce,从而完成整个作业。hadoop提供了专门的链式ChainMapper和ChainReducer来处理链式任务,ChainMapper允许一个Map任务中添加多个Map的子任务,ChainReducer可以在Reducer执行之后,在加入多个Map的子任务。其调用形式如下:ChainMapper.addMapper(...);
    ChainReducer.addMapper(...);
    //addMapper()调用的方法形式如下:
    public static void addMapper(JOb job,
            Class<? extends Mapper> mclass,
            Class<?> inputKeyClass,
            Class<?> inputValueClass,
            Class<?> outputKeyClass,
            Class<?> outputValueClass,
            Configuration conf
    ){
    }
其中,ChainReducer专门提供了一个setRreducer()方法来设置整个作业唯一的Reducer。
note:这些Mapper和Reducer之间传递的键和值都必须保持一致。
下面举个例子:用ChainMapper把Map1加如并执行,然后用ChainReducer把Reduce和Map2加入到Reduce过程中。代码如下:Map1.class 要实现map方法public void function throws IOException {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = new Job(conf);
        job.setJobName("ChianJOb");
        // 在ChainMapper里面添加Map1
        Configuration map1conf = new Configuration(false);
        ChainMapper.addMapper(job, Map1.class, LongWritable.class, Text.class,
                Text.class, Text.class, true, map1conf);
        // 在ChainReduce中加入Reducer,Map2;
        Configuration reduceConf = new Configuration(false);
        ChainReducer.setReducer(job, Reduce.class, LongWritable.class,
                Text.class, Text.class, Text.class, true, map1conf);
        Configuration map2Conf = new Configuration();
        ChainReducer.addMapper(job, Map2.class, LongWritable.class, Text.class,
                Text.class, Text.class, true, map1conf);
        job.waitForCompletion(true);
    }
 

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