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Ruby 中的一个简单的 wordcount reducer 如下所示:
#!/usr/bin/env ruby
wordcount = Hash.new
STDIN.each_line do |line|
keyval = line.split("|")
wordcount[keyval[0]] = wordcount[keyval[0]].to_i+keyval[1].to_i
end
wordcount.each_pair do |word,count|
puts "#{word}|#{count}"
end
它在 STDIN 中获取所有映射器的中间值。不是来自特定的 key 。所以实际上只有一个缩减器(而不是每个单词或每组单词的缩减器)。
但是,在 Java 示例中,我看到这个接口(interface)获取键和值列表作为 inout。这意味着在 reduced 和 reducers 可以并行运行之前,中间映射值按键分组:
public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {
int sum = 0;
while (values.hasNext()) {
sum += values.next().get();
}
output.collect(key, new IntWritable(sum));
}
}
这是 Java 独有的功能吗?或者我可以使用 Ruby 通过 Hadoop Streaming 来实现吗?
最佳答案
Reducer 将始终并行运行,无论您是否使用流式传输(如果您没有看到这一点,请验证作业配置是否设置为允许多个 reduce 任务——请参阅集群中的 mapred.reduce.tasks或作业配置)。不同之处在于,当您使用 Java 而不是流式传输时,框架会为您更好地打包一些东西。
对于 Java,reduce 任务获取一个针对特定键的所有值的迭代器。如果您要对 reduce 任务中的 map 输出求和,这将使遍历值变得容易。在流式传输中,您实际上只是获得了键值对流。您被保证值将按键排序,并且对于给定的键,不会在 reduce 任务中拆分,但您需要的任何状态跟踪都由您决定。例如,在 Java 中,您的 map 输出以符号形式出现在您的 reducer 中
key1, {val1, val2, val3}key2, {val7, val8}
通过流式传输,您的输出看起来像
key1, val1 key 1、值 2 key 1,值 3键 2,值 7key2, val8
例如,要编写一个计算每个键的值总和的缩减器,您需要一个变量来存储您看到的最后一个键和一个变量来存储总和。每次读取新的键值对时,您都会执行以下操作:
HTH.
关于java - 在 Hadoop 中并行化 Ruby reducer?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/839371/
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