在映射器的单个输出上运行多个减速器答案

【问题标题】：Run multiple reducers on single output from mapper在映射器的单个输出上运行多个减速器
【发布时间】：2017-02-26 22:50:33
【问题描述】：

我正在使用 map reduce 实现左连接功能。左侧有大约 6 亿条记录，右侧有大约 2300 万条记录。在映射器中，我使用左连接条件中使用的列来制作键，并将键值输出从映射器传递到减速器。我遇到了性能问题，因为两个表中的值数量都很高（例如分别为 456789 和 78960）的映射器键很少。即使其他减速器完成了他们的工作，这些减速器也会继续运行更长的时间。有什么方法可以让多个 reducer 并行处理 mapper 的相同键值输出以提高性能？

这是我要优化的 Hive 查询。

select distinct 
        a.sequence, 
        a.fr_nbr, 
        b.to_nbr, 
        a.fr_radius,
        a.fr_zip, 
        a.latitude as fr_latitude, 
        a.longitude as fr_longitude, 
        a.to_zip, 
        b.latitude as to_latitude, 
        b.longitude as to_longitude,
        ((2 * asin( sqrt( cos(radians(a.latitude)) * cos(radians(b.latitude)) * pow(sin(radians((a.longitude - b.longitude)/2)), 2) + pow(sin(radians((a.latitude - b.latitude)/2)), 2) ) )) * 6371 * 0.621371) as distance,
        a.load_year, 
        a.load_month
from common.sb_p1 a LEFT JOIN common.sb__temp0u b    
        on a.to_zip=b.zip
            and a.load_year=b.load_year
            and a.load_month=b.load_month
where   b.correction = 0 
        and a.fr_nbr <> b.to_nbr 
        and ((2 * asin( sqrt( cos(radians(a.latitude)) * cos(radians(b.latitude)) * pow(sin(radians((a.longitude - b.longitude)/2)), 2) + pow(sin(radians((a.latitude - b.latitude)/2)), 2) ) )) * 6371 * 0.621371 <= a.fr_radius)

任何其他解决方案也将不胜感激。

【问题讨论】：

你在做什么类型的加入？ Map-side (replicated) or reduce-side (repartition) ?
如果您知道您的密钥，您可以编写自定义分区以获得更好的性能。 Exp: If key.valuetutorialspoint.com/map_reduce/map_reduce_partitioner.htm
@Nicomak 我正在使用reduce side join。

标签： hadoop mapreduce reduce hadoop2 mapper

【解决方案1】：

您也可以考虑为此使用 HiveQL。它几乎适用于您上面提到的那种情况，并处理 map reduce 实现的复杂性。

【讨论】：

目前我正在使用 HiveQL，它需要大约 48 到 50 小时才能完成。这就是我想在自定义 Map Reduce 程序中尝试它的原因。

【解决方案2】：

使用UNION ALL分割倾斜的键：

select * from table1 a left join table2 b on a.key=b.key
where a.key not in (456789,78960)
union all
select * from table1 a left join table2 b on a.key=b.key
where a.key = 456789
union all
select * from table1 a left join table2 b on a.key=b.key
where a.key = 78960
;

这些子查询将并行运行，倾斜的键不会分配给单个 reducer

【讨论】：