MapReduce优化——Combiner与Partitioner

骑猪看日落 2022-02-21 08:07 266阅读 0赞

Combiner和Partitioner是用来优化MapReduce的。可以提高MapReduce的运行效率。

Combiner  
集群上的可用带宽限制了MapReduce作业的数量，因此尽量避免map和reduce任务之间的数据传输是有利的。Hadoop允许用户针对map任务的输出指定一个combiner（就像mapper,reducer）。combiner函数的输出作为reduce函数的输入。由于combiner术语优化方案，所以Hadoop无法确定对map任务输出记录调用多少次combiner（如果需要）。换言之，不管调用多次combiner，reducer的输出结果都是一样的。

首先通过下面的示意图直观的了解一下Combiner的位置和作用。   
从下图可以看出，Combiner介于 Mapper和Reducer之间，combine作为 Map任务的一部分，执行完 map 函数后紧接着执行combine，而reduce 必须在所有的 Map 任务完成后才能进行。 而且还可以看出combine的过程与reduce的过程类似，都是对相同的单词key合并其词频，很多情况下可以直接使用reduce函数来完成Combiner过程。

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Combiner解析：   
1. ombiner可以看做局部的Reducer（local reducer）。   
2. Combiner作用是合并相同的key对应的value。   
3. 在Mapper阶段，不管Combiner被调用多少次，都不应改变 Reduce的输出结果。   
4. Combiner通常与Reducer的逻辑是一样的，一般情况下不需要单独编写Combiner，直接使用Reducer的实现就可以了。   
5. Combiner在Job中是如下设置的。 job.setCombinerClass(Reducer.class);//Combiner一般情况下，默认使用Reducer的实现

Combiner的优点

能够减少Map Task输出的数据量（即磁盘IO）。对spill，merge文件都可以进行压缩。   
中间结果非常大导致IO成为瓶颈时压缩非常有用，可以通过mapreduce.map.output.compress（default：false）设置为true进行压缩，数据会被压缩写入磁盘，读数据读的是压缩数据需要解压，在实际经验中Hive在Hadoop的运行的瓶颈一般都是IO而不是CPU，压缩一般可以10倍的减少IO操作，压缩的方式Gzip，Lzo,BZip2,Lzma等，其中Lzo是一种比较平衡选择，mapreduce.map.output.compress.codec（default：org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec）参数设置。但这个过程会消耗CPU，适合IO瓶颈比较大。  
能够减少Reduce-Map网络传输的数据量（网络IO）。Map Task 输出越少，Reduce从Map结果中拉取的数据量就越少，自然就减少了网络传输的数据量。  
Combiner的使用场景

并不是所有的场景都可以使用Combiner，必须满足结果可以累加。  
适合于Sum()求和，并不适合Average()求平均数。   
例如，求0、20、10、25和15的平均数，直接使用Reduce求平均数Average(0,20,10,25,15)，得到的结果是14， 如果先使用Combiner分别对不同Mapper结果求平均数，Average(0,20,10)=10，Average(25,15)=20，再使用Reducer求平均数Average(10,20)，得到的结果为15，很明显求平均数并不适合使用Combiner。  
Partitioner  
Partitioner 处于 Mapper阶段，当Mapper处理好数据后，这些数据需要经过Partitioner进行分区，来选择不同的Reducer处理，从而将Mapper的输出结果均匀的分布在Reducer上面执行。

对于map输出的每一个键值对，系统都会给定一个partition，partition值默认通过计算key的hash值后对Reduce task的数量取模获得。如果一个键值对的partition值为1，意味着这个键值对会交给第一个Reducer处理。

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Partitioner解析：

Partitioner决定了Map Task 输出的每条数据交给哪个Reduce Task 来处理。Partitioner 有两个功能：   
１) 均衡负载。它尽量将工作均匀地分配给不同的 Reduce。   
２)效率。它的分配速度一定要非常快。

Partitioner 的默认实现：hash(key) mod R，这里的R代表Reduce Task 的数目，意思就是对key进行hash处理然后取模。很多情况下，用户需要自定义 Partitioner，比如“hash(hostname(URL)) mod R”，它确保相同域名下的网页交给同一个 Reduce Task 来处理。 用户自定义Partitioner，需要继承Partitioner类，实现它提供的一个方法。

public class WordCountPartitioner extends Partitioner<Text, IntWritable> {
        @Override
        public int getPartition(Text key, IntWritable value, int numPartitions) {
            // TODO Auto-generated method stub
            int a = key.hashCode()%numPartitions;
            if(a>=0)
                return a;
            else 
                return 0;
        }
    }
    前两个参数分别为Map的key和value。args 为 Reduce 的个数，用户可以自己设置。

自定义partitioner

每一个Reduce的输出都是有序的，但是将所有Reduce的输出合并到一起却并非是全局有序的，如果要做到全局有序，我们该怎么做呢？最简单的方式，只设置一个Reduce task，但是这样完全发挥不出集群的优势，而且能应对的数据量也很受限。最佳的方式是自己定义一个Partitioner，用输入数据的最大值除以系统Reduce task数量的商作为分割边界，也就是说分割数据的边界为此商的1倍、2倍至numPartitions-1倍，这样就能保证执行partition后的数据是整体有序的。

解决数据倾斜：另一种需要我们自己定义一个Partitioner的情况是各个Reduce task处理的键值对数量极不平衡。对于某些数据集，由于很多不同的key的hash值都一样，导致这些键值对都被分给同一个Reducer处理，而其他的Reducer处理的键值对很少，从而拖延整个任务的进度。当然，编写自己的Partitioner必须要保证具有相同key值的键值对分发到同一个Reducer。

自定义的Key包含了好几个字段，比如自定义key是一个对象，包括type1，type2，type3,只需要根据type1去分发数据，其他字段用作二次排序。

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