mapreduce - 如何进行更快的 Riak MapReduce 查询？

Question

我们怎样才能使我们的 MapReduce 查询更快？

我们使用五节点 Riak 数据库集群构建了一个应用程序。
我们的数据模型由三个部分组成:比赛、联赛和球队。

比赛包含联赛和球队的链接:

型号

var match = {
        id: matchId,
        leagueId: meta.leagueId,
        homeTeamId: meta.homeTeamId,
        awayTeamId: meta.awayTeamId,
        startTime: m.match.startTime,
        firstHalfStartTime: m.match.firstHalfStartTime,
        secondHalfStartTime: m.match.secondHalfStartTime,
        score: {
            goals: {
                a: 1*safeGet(m.match, 'score.goals.a'),
                b: 1*safeGet(m.match, 'score.goals.b')
            },
            corners: {
                a: 1*safeGet(m.match, 'score.corners.a'),
                b: 1*safeGet(m.match, 'score.corners.b')
            }
        }
    };

var options = {
        index: {
            leagueId: match.leagueId,
            teamId: [match.homeTeamId, match.awayTeamId],
            startTime: match.startTime || match.firstHalfStartTime || match.secondHalfStartTime
        },
        links: [
            { bucket: 'leagues', key: match.leagueId, tag: 'league' },
            { bucket: 'teams', key: match.homeTeamId, tag: 'home' },
            { bucket: 'teams', key: match.awayTeamId, tag: 'away' }
        ]
    };
    match.model = 'match';
    modelCache.save('matches', match.id, match, options, callback);

查询

我们编写了一个查询，从多个桶中返回结果，一种方法是分别查询每个桶。另一种方法是使用链接来组合来自单个查询的结果。

无论我们的存储桶大小有多小，我们尝试的两个版本的查询都会占用一秒钟的时间。
第一个版本使用两个 map 阶段，我们在这篇文章 ( Practical Map-Reduce: Forwarding and Collecting ) 之后建模。

#!/bin/bash
curl -X POST \
-H "content-type: application/json" \
-d @- \
http://localhost:8091/mapred \
<<EOF
{
    "inputs":{
        "bucket":"matches",
        "index":"startTime_bin",
        "start":"2012-10-22T23:00:00",
        "end":"2012-10-24T23:35:00"
    },
    "query": [
        {"map":{"language": "javascript", "source":"
                function(value, keydata, arg){
                    var match = Riak.mapValuesJson(value)[0];
                    var links = value.values[0].metadata.Links;
                    var result = links.map(function(l) {
                        return [l[0], l[1], match];
                    });
                    return result;
                }
            "}
        },
        {"map":{"language": "javascript", "source": "
                function(value, keydata, arg) {
                    var doc = Riak.mapValuesJson(value)[0];
                    return [doc, keydata];
                }
            "}
        },
        {"reduce":{
            "language": "javascript",
                "source":"
                    function(values) {
                        var merged = {};
                        values.forEach(function(v) {
                            if(!merged[v.id]) {
                                merged[v.id] = v;
                            }
                        });
                        var results = [];
                        for(key in merged) {
                            results.push(merged[key]);
                        }
                        return results;
                    }
                "
            }
        }
    ]
}
EOF

在第二个版本中，我们执行四个单独的 Map-Reduce 查询以从三个存储桶中获取对象:

async.series([
        //First get all matches
        function(callback) {
            db.mapreduce
                .add(inputs)
                .map(function (val, key, arg) {
                    var data = Riak.mapValuesJson(val)[0];
                    if(arg.leagueId && arg.leagueId != data.leagueId) {
                        return [];
                    }
                    var d = new Date();
                    var date = data.startTime || data.firstHalfStartTime || data.secondHalfStartTime;
                    d.setFullYear(date.substring(0, 4));
                    d.setMonth(date.substring(5, 7) - 1);
                    d.setDate(date.substring(8, 10));
                    d.setHours(date.substring(11, 13));
                    d.setMinutes(date.substring(14, 16));
                    d.setSeconds(date.substring(17, 19));
                    d.setMilliseconds(0);
                    startTimestamp = d.getTime();
                    var short = {
                        id: data.id,
                        l: data.leagueId,
                        h: data.homeTeamId,
                        a: data.awayTeamId,
                        t: startTimestamp,
                        s: data.score,
                        c: startTimestamp
                    };
                    return [short];
                }, {leagueId: query.leagueId, page: query.page}).reduce(function (val, key) {
                    return val;
                }).run(function (err, matches) {
                    matches.forEach(function(match) {
                        result.match[match.id] = match; //Should maybe filter this
                        leagueIds.push(match.l);
                        teamIds.push(match.h);
                        teamIds.push(match.a);
                    });
                    callback();
                });
        },
        //Then get all leagues, teams and lines in parallel
        function(callback) {
            async.parallel([
                //Leagues
                function(callback) {
                    db.getMany('leagues', leagueIds, function(err, leagues) {
                        if (err) { callback(err); return; }
                        leagues.forEach(function(league) {
                            visibleLeagueIds[league.id] = true;
                            result.league[league.id] = {
                                r: league.regionId,
                                n: league.name,
                                s: league.name
                            };
                        });
                        callback();
                    });
                },
                //Teams
                function(callback) {
                    db.getMany('teams', teamIds, function(err, teams) {
                        if (err) { callback(err); return; }
                        teams.forEach(function(team) {
                            result.team[team.id] = {
                                n: team.name,
                                h: team.name,
                                s: team.stats
                            };
                        });
                        callback();
                    });
                }
            ], callback);
        }
    ], function(err) {
        if (err) { callback(err); return; }
        _.each(regionModel.getAll(), function(region) {
           result.region[region.id] = {
               id: region.id,
               c: 'https://d1goqbu19rcwi8.cloudfront.net/icons/silk-flags/' + region.icon + '.png',
               n: region.name
           };
        });
        var response = {
            success: true,
            result: {
                modelRecords: result,
                paging: {
                    page: query.page,
                    pageSize: 50,
                    total: result.match.length
                },
                time: moment().diff(a)/1000.00,
                visibleLeagueIds: visibleLeagueIds
            }
        };
        callback(null, JSON.stringify(response, null, '\t'));
    });

我们如何使这些查询更快？

附加信息:

我们使用 riak-js 和 node.js 来运行我们的查询。

Answer 1

使其至少快一点的一种方法是将 JavaScript mapreduce 函数部署到服务器，而不是将它们作为作业的一部分传递。 (参见 js_source_dir 参数 here 的描述)。如果您有重复运行的 JavaScript 函数，通常建议这样做。

由于与在 Erlang 中实现的原生函数相比，运行 JavaScript mapreduce 函数会产生一些开销，因此在可能的情况下使用非 JavaScript 函数也可能有所帮助。

第一个查询中的两个映射阶段函数似乎旨在解决正常链接阶段(我认为效率更高)不会传递正在处理的记录(匹配记录)的限制。第一个函数包含所有链接，并将匹配数据作为 JSON 格式的附加数据传递，而第二个函数以 JSON 格式传递匹配数据和链接记录。

我编写了一个简单的 Erlang 函数，其中包含所有链接以及传入记录的 ID。这可以与原生 Erlang 函数 一起使用。 riak_kv_mapreduce:map_object_value 替换第一个示例中的两个 map 阶段函数，删除一些 JavaScript 用法。与现有解决方案一样，我希望您会收到许多重复项，因为多场比赛可能会链接到同一个联赛/球队。

-module(riak_mapreduce_example).

-export([map_link/3]).

%% @spec map_link(riak_object:riak_object(), term(), term()) ->
%%                   [{{Bucket :: binary(), Key :: binary()}, Props :: term()}]
%% @doc map phase function for adding linked records to result set
map_link({error, notfound}, _, _) ->
    [];
map_link(RiakObject, Props, _) ->
    Bucket = riak_object:bucket(RiakObject),
    Key = riak_object:key(RiakObject),
    Meta = riak_object:get_metadata(RiakObject),
    Current = [{{Bucket, Key}, Props}],
    Links = case dict:find(<<"Links">>, Meta) of
        {ok, List} ->
            [{{B, K}, Props} || {{B, K}, _Tag} <- List];
        error ->
            []
    end,
    lists:append([Current, Links]).

这些结果可以发送回客户端进行聚合，也可以传递到您提供的示例中的 reduce 阶段函数。

示例函数需要在所有节点上编译和安装，并且可能需要重新启动。

另一种提高性能的方法(这可能不是您的选择)可能是改变数据模型，以避免对性能关键查询完全使用 mapreduce 查询。