Top Ten
Pattern Description
Top ten模式跟前面的有很大的不同，跟输入数据大小无关，最终得到的记录数量是确定的。而在通用filtering中，输出的规模取决于输入数据。
Intent
根据数据集的排名，获取相对较小的前K条记录，不管数据量多大。
Motivation
在数据分析中，找出离群值是很重要的工作，因为这些记录是典型的最引人关注的独特的数据片。这种模式的关键点是根据指定的规则找到最具代表性的记录，根据这些记录，可能就会找出导致这些记录特殊的原因。如果定义了能决定两条记录之间排名的排名方法或比较方法，就能用这种模式，用MapReduce找出整个数据集的排名最高的值。
这种模式特别引人关注的原因是，比较器是在MapReduce上下文之外实现的。在hql中，你可能更倾向于用排名值排序数据，然后取top k。在MapReduce中，正如下一章要讲的，全局排序是非常复杂的，会使用集群大量的资源。这种模式着眼于不通过排序而去取到有限的high-value 记录。
找出top ten 是一件有趣的事情。Stackoverflow上哪些发帖得分最高？谁是最老的会员？你的网站最大的订单是？哪个中帖子“meow”出现次数最多？
Applicability
·这种模式需要一个能用于两条记录的比较方法。就是说，我们必须能够拿一条记录和另一条记录比较来决定那一条更大。
·输出记录的数量应该明显比输入少，其中一个重要原因是，这样应该比全局排序更有意义。
Structure
这种模式mapprer reducer都有。Mapper找到本地top K，然后都发送到reducer来找出最终的top K。因为mapper输出的记录最多K条，相对较小，所以仅需要一个reducer。可以看图3-3.
class mapper:
setup():
initialize top ten sorted list
map(key, record):
insert record into top ten sorted list
if length of array is greater-than 10 then
truncate list to a length of 10
cleanup():
for record in top sorted ten list:
emit null,record
class reducer:
setup():
initialize top ten sorted list
reduce(key, records):
sort records
truncate records to top 10
for record in records:
emit record
Figure 3-3. The structure of the top ten pattern
Mapper读每条输入记录，用一个大小为K的数组对象收集值。在mapper的cleanup阶段，把存在数组里的K条记录作为值，key为null，发送到reducer。这是map任务最低需求的K。
我们会在reducer得到K*M条记录，M代表map任务数。在reduce方法，做跟mapper同样的事情。
我们在每个mapper中要选出top k是要考虑最极端的情况。
Consequences
Top k条记录被返回。
Known uses
Outlier analysis
离群值通常需要关注。可能是用户使用你的系统很困难造成的，或者网站的高级用户。用过滤和分组，也可能给你另一种数据集的视图。
Select interesting data
如果你能根据某种排序给记录评分，就能找出最有价值的数据。如果你打算跟踪后续处理过程，这就非常有用。例如BI工具或RDB，不能处理大规模的数据。评分规则可以用一些高级的算法设置的很复杂，例如给文本评分，根据语法和拼写的精确度，以此达到删除垃圾数据的目的。
Catchy dashboards
这不是一本心理学的书，所以你认为消费者感兴趣的top ten数据，他们就是。这种模式也可以用于网站的一些有趣的top ten的统计，并且可能让用户对数据有更多的思考，或者甚至带来竞争。
Resemblances
Sql
在传统的小的RDB中，排序可能不算什么。这种情况下，可以根据排序的条件获得top ten。MapReduce中也可以做同样的事情，但你会在后面的模式中看到，排序是一种代价很高的操作。
SELECT * FROM table ORDER BY col4 DESC LIMIT 10;
Pig
Pig无论用任何最优的排序，在执行这种查询时会有一些问题。最简单的样式跟sql 查询一样，但仅仅为了取得几条记录，排序代价高。改进这种情形的方法是用java MapReduce代替pig。
B = ORDER A BY col4 DESC;
C = LIMIT B 10;
Performance analysis
Top ten模式的性能是很好的，但有几个重要的局限性。大多数局限性来自于单reducer，不管处理的数据量的大小。
使用这种模式时，我们需要关注的是reducer会接收到多少数据。每个map任务输出K条记录，job会由M个map任务组成，所以reducer要处理M*K条记录，这可能有点多。
单reducer处理大量数据是不合适的，原因如下：
·记录很多时排序代价高，需要用到本地磁盘做大部分的排序，而不是在内存里。
·Reducer运行的主机会通过网络接收大量的数据，会造成网络资源热点。
·如果有太多的记录要处理，reduce 去scan数据花费很长的时间。
·reducer中排序需要的内存的增长可能导致jvm的OOM。例如，在中间过程中把所有的值收集到arrayList里，会导致很大。对于top ten问题，这可能不是特殊的问题，但如果数量太大就会超出内存的限制。
·写到输出文件不是并行的。Reduce阶段往本地磁盘写数据是代价高的操作。如果只有一个reducer，就不能利用往多个主机写数据的并行优势，或相同主机上的不同磁盘。这不是top ten本身的问题，但会在数据很大时变成一种制约因素。
如果K值很大，这种模式变得低效。考虑一种极端情况，K被设为五百万，整个数据集为十百万。500万超过了输入分片的大小，所以每个mapper会发送所有的数据到reducer。Reducer会处理整个数据集，问题是数据到reducer不会并行加载。
一种优化方式是过滤掉一些数据，当你知道某些规则时。设想数据中有个值是只增长，你想找到top 100条记录。第100条记录这个值是52485，然后你就可以过滤掉比这个值小的记录。
基于以上原因，这种模式只适用于K值较小的情况。最多几十，几百。做全局排序是否看起来更有效，这个K的界限是模糊的。
Top Ten Examples
Top ten users by reputation
用MapReduce计算top ten记录是有意义的实践。每个mapper决定各自分片的top ten并输出到reducer阶段，来计算最终的top ten。记得配置你的job为1个reducer。
问题：给出用户信息数据，根据用户的声誉值输出top ten。
Mapper code。Mapper处理所有输入记录存在treeMap里。TreeMap是按key排序的。Integer的默认排序时升序。如果treeMap超过10个记录，第一条就被移除。所有记录处理后，在cleanup方法里输出给reducer。
public static class TopTenMapper extends
Mapper<Object, Text, NullWritable, Text> {
// Stores a map of user reputation to the record
private TreeMap<Integer, Text> repToRecordMap = new TreeMap<Integer, Text>();
public void map(Object key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
Map<String, String> parsed = transformXmlToMap(value.toString());
String userId = parsed.get("Id");
String reputation = parsed.get("Reputation");
// Add this record to our map with the reputation as the key
repToRecordMap.put(Integer.parseInt(reputation), new Text(value));
// If we have more than ten records, remove the one with the lowest rep
// As this tree map is sorted in descending order, the user with
// the lowest reputation is the last key.
if (repToRecordMap.size() > 10) {
repToRecordMap.remove(repToRecordMap.firstKey());
}
}
protected void cleanup(Context context) throws IOException,
reducer code。整体上，reducer计算top ten的方式跟mapper相同。使用job.setNumReduceTasks(1)，来配置job的reducer为1个，并使用nullwritable作为key，这将在reducer只产生一个输入组，包含了所有的top ten 记录。计算完后，把降序排序的结果刷到文件系统中。由于只有一个输入组，所以这一步可以reduce方法完成，也可以在cleanup里做。
public static class TopTenReducer extends
Reducer<NullWritable, Text, NullWritable, Text> {
// Stores a map of user reputation to the record
// Overloads the comparator to order the reputations in descending order
private TreeMap<Integer, Text> repToRecordMap = new TreeMap<Integer, Text>();
public void reduce(NullWritable key, Iterable<Text>values,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
for (Text value : values) {
Map<String, String> parsed = transformXmlToMap(value.toString());
repToRecordMap.put(Integer.parseInt(parsed.get("Reputation")),
new Text(value));
// If we have more than ten records, remove the one with the lowest rep
// As this tree map is sorted in descending order, the user with
// the lowest reputation is the last key.
if (repToRecordMap.size() > 10) {
repToRecordMap.remove(repToRecordMap.firstKey());
}
}
for (Text t : repToRecordMap.descendingMap().values()) {
// Output our ten records to the file system with a null key
context.write(NullWritable.get(), t);
}
}
}
Notice：这个job也不需要combiner，虽然从技术上reduce代码可以用作combiner。但是多余的处理。这段代码是找出top ten的固定的代码，但很容易通过在setup方法捕获变量的方式改成求top K记录的程序。只要保证K满足前面讨论的问题，别太大。
Distinct
Pattern Description
这种模式过滤整个数据集，在处理相似的记录时面临挑战。最终的输出是剔重后的所有记录。
Intent
在包含很多相似记录的数据中做剔重。
Motivation
减少数据集使其成为一个有唯一值得集合有几种用法。一种是剔重。在大数据集里，重复或极其相似的记录会带来很麻烦的问题。重复记录占用大量的空间或倾斜top-level分析的结果。例如，每次某人访问你的网站，你收集他所用的浏览器和设备来进行营销分析。如果用户访问次数超过一次，你会记录多次。如果你要计算各种浏览器在用户中使用所占的百分比，用户的访问次数会扭曲真实的结果。因此，首先要对数据去重，保证一台设备一个日志事件一条记录。
记录没有必要再原生形式上精确的认为相同。只需要翻译成一种能认为相同的形式即可认为相同。例如，根据http server 日志做web浏览分析，抽取用户名，设备，和用户使用的浏览器。我们并不关心浏览时间，或者来自哪台http server。
Applicability
只需要你的数据集有重复的值的数据。当然不是必须的，如果本身没有重复值，傻瓜才会用这种模式。
Structure
这种模式在MapReduce的使用上显得非常平滑。利用MapReduce能把key按分组聚到一起的功能来删除重复数据。Mapper转换数据，reducer做的工作也不多。如果重复数据太多，也可以考虑使用combiner。重复的记录经常挨着，所以combiner可以在map阶段去重。
map(key, record):
emit record,null
reduce(key, records):
emit key
mapper在每个分片上去重，去重的原则只根据那三个字段。然后输出到reducer，记录作为key，null作为value。
Reducer根据key分组value，value是null，不分析。因为是按key分组的，所以只需要简单的输出key就可保证结果唯一。
这种模式一个好的特性是reducer的数量按计算量自己决定，设置reducers的数量相对较多一点，因为mapper几乎把所有数据都发送到reducer。
Notice：这是调整数据文件大小的最好时机。想让输出文件大一点，就减少reduce个数，反之一样。不管怎样输出文件的大小是相同的，归功于partitioner的随机hashing。
Consequences
输出记录保证是唯一的，没使用任何相关命令是因为使用了框架默认配置。
Known uses
Deduplicate data
如果你从几个数据源采集数据，并出现相同的事件存在两次，你就能用这种模式去重。
Getting distinct values
如果你的原生记录可能不存在重复值，但提取出来的信息可能有重复的。也可以使用。
Protecting from an inner join explosion
如果你要做两个数据集之间的inner join，外键还不是唯一的，后果可能会获取巨大数量的记录。例如，在一个数据集有3000个相同的key，另一个数据集有2000个也是这个相同的key，最后你会得到600000条记录，都会发送到reducer。在用这种模式时，要处理连接key保证它们唯一来减轻这个问题。
Resemblances
Sql：SELECT DISTINCT * FROM table;
Pig：b = DISTINCT a;
Performance analysis
理解这种模式的性能分析对高效的使用很重要。主要考虑的问题是如何设置MapReduce job reduce的个数。这主要看mapper输出的记录条数和字节大小。这也能看出combiner能剔除多少数据。如果在一个分片内重复值很少（combiner不会有太大的作用），大多数数据都会发到reduce阶段。
当一个程序在跑时，通过jobTracker里job的信息可以看到输出的字节数和记录数。可以用字节数除以reducer的个数计算相应值。这个值决定了每个reducer接受的字节大小，倾斜情况不计算。一个reducer能处理的数据量依不同的调度而不同，但通常不要超过几百兆。当然也不能太小，出现过多的小文件，并不会加速reduce的执行。这个数据量一般要比分片大。
由于所有的数据都要发送到reduceer，要使用相对较多的reducer个数运行job。不管是一个reducer对应100个mapper，还是一个reducer对应2个mapper，job都会完成。要理论联系实践找到最佳的reducer个数。通常，要想reducer时间减半，就double reducer的数量，但要小心文件不要太小。
Notice：选择job 的reducer数量时，要考虑到集群配置的slots数量。开始用distinct模式可以在数据量合理时设置为跟slots数量相近，数据量大时配成两倍slots数量。
Distinct Examples
Distinct user IDs
去重集合数据是一个展示MapReduce性能的很好的例子。因为每个reducer面对一个唯一key和与其相关的值得集合，为了去重，只需要输出key。
问题：给出用户评论数据，根据用户id去重。
Mapper code。Mapper从每条输入记录拿到用户id，作为key，value为null，输出到reducer。
public static class DistinctUserMapper extends
Mapper<Object, Text, Text, NullWritable> {
private Text outUserId = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
Map<String, String> parsed = transformXmlToMap(value.toString());
// Get the value for the UserId attribute
String userId = parsed.get("UserId");
// Set our output key to the user's id
outUserId.set(userId);
// Write the user's id with a null value
context.write(outUserId, NullWritable.get());
}
}
Reducer code。大量的体力活都由MapReduce框架来完成。
public static class DistinctUserReducer extends
Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable> {
public void reduce(Text key, Iterable<NullWritable>values,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
// Write the user's id with a null value
context.write(key, NullWritable.get());
}
}
Combiner optimization。Combiner可以使用，现在map本地去重，减少网络io，reduce代码可用于combiner。
摘录地址：http://blog.csdn.net/cuirong1986/article/details/8469448