大数据算法：排位问题
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了大数据算法：排位问题相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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方案四：Sort on Cell Values
简述：
上述方案三， 当数据行数较多， 情况下， 在二次排序还是可能出现oom情况， 而且， 不同的field_index的数据可能shuffle到同一个分区，这样就加大了oom的概率。当field_index本身取值较多 情况下， 增加分区数是其中一种解决方法。但是field_index取值本身就少于分区数的情况下， 增加分区数对缓解oom就没任何作用了。 如果 当field_value相比field_index较为分散， 且值较多的情况下， 不妨换个思维， 按field_value分区。 具体算法如下：
算法：
（1）将df 转换为（field_value, field_index）
（2）对分区内的数据， 用sortByKey根据 field_value排序 （rangPartition排序）
（3）利用mapPartitions确定每个分区内的每个field_index共有多少数据（不同分区中的filed_value相对有序， 例如partiiton1 中的filed_value比partition2中的field_value小）
（4）利用第(3)步数据， 确定每个field_index中所需要的排名的数据在哪个分区以及分区内第几条数据。例如要输出field_index_6的13th位数据，假设第一个分区已经包含10条数据， 则目标数据在第二个分区的第3条数据
（5）转换（4）计算结果为标准输出格式
代码：
（1）
/**
* 将数据源df转换为(field_value, field_index)格式的rdd
* @param dataFrame
* @return
*/
def getValueColumnPairs(dataFrame : DataFrame): RDD[(Double, Int)] =
{
dataFrame.rdd.flatMap{
row: Row => row.toSeq.zipWithIndex
.map{case (v, index) => (v.toString.toDouble, index)}
}
}（3）
/**
* 对按照field_value排序后的sortedValueColumnPairs， 计算出每个分区上， 每个field_index分别有多少数据
* @param sortedValueColumnPairs
* @param numOfColumns
* @return
*/
def getColumnsFreqPerPartition(sortedValueColumnPairs: RDD[(Double, Int)],numOfColumns : Int): Array[(Int, Array[Long])] = {
val zero = Array.fill[Long](numOfColumns)(0) def aggregateColumnFrequencies (partitionIndex : Int, valueColumnPairs : Iterator[(Double, Int)]) = {
val columnsFreq : Array[Long] = valueColumnPairs.aggregate(zero)(
(a : Array[Long], v : (Double, Int)) => {
val (value, colIndex) = v //increment the cell in the zero array corresponding to this column
a(colIndex) = a(colIndex) + 1L
a
},
(a : Array[Long], b : Array[Long]) => {
a.zip(b).map{ case(aVal, bVal) => aVal + bVal}
})
Iterator((partitionIndex, columnsFreq))
}
sortedValueColumnPairs.mapPartitionsWithIndex(aggregateColumnFrequencies).collect()
}举例说明：
假设对（1）中转换后的数据， 按照field_value排序后， 各个分区的数据如下所示
Partition 1: (1.5, 0) (1.75, 1) (2.0, 2) (5.25, 0)
Partition 2: (7.5, 1) (9.5, 2)
则（2）的输出结果为：
[(0, [2, 1, 1]), (1, [0, 1, 1])]
（4）
/**
* 计算每个field_index所需排位数据在第几个分区的第几条数据
* @param targetRanks 排位数组
* @param partitionColumnsFreq 每个分区的每个field_index包含多少数据
* @param numOfColumns field个数
* @return
*/
def getRanksLocationsWithinEachPart(targetRanks : List[Long],
partitionColumnsFreq : Array[(Int, Array[Long])],
numOfColumns : Int) : Array[(Int, List[(Int, Long)])] = { // 二维数组， 存储当前每个field_index， 遍历到到第几条数据
val runningTotal = Array.fill[Long](numOfColumns)(0) // The partition indices are not necessarily in sorted order, so we need
// to sort the partitionsColumnsFreq array by the partition index (the
// first value in the tuple).
partitionColumnsFreq.sortBy(_._1).map { // relevantIndexList 存储分区上， 满足排位数组的field_index在该分区的第几条数据
case (partitionIndex, columnsFreq) => val relevantIndexList = new mutable.MutableList[(Int, Long)]()
columnsFreq.zipWithIndex.foreach{ case (colCount, colIndex) => // 当天field_index(即colIndex)， 遍历到第几条数据
val runningTotalCol = runningTotal(colIndex) // 当前field_index(即colIndex)，排位数组中哪些排位位于当前分区
val ranksHere: List[Long] = targetRanks.filter(rank =>
runningTotalCol < rank && runningTotalCol + colCount >= rank) // 计算出当前分区，当前field_index(即colIndex)， 满足排位数组的field_value在当前分区的位置
relevantIndexList ++= ranksHere.map(rank => (colIndex, rank - runningTotalCol))
runningTotal(colIndex) += colCount
}
（partitionIndex, relevantIndexList.toList)
}
}举个例子：
假如目标排位：targetRanks: [5]
各分区各feild_index数据量：partitionColumnsFreq: [(0, [2, 3]), (1, [4, 1]), (2, [5, 2])]
字段个数：numOfColumns: 2
输出结果： [(0, []), (1, [(0, 3)]), (2, [(1, 1)])]
（5）
/**
* 过滤出每个field_index 所需排位的数值
* @param sortedValueColumnPairs
* @param ranksLocations (4)中计算出的满足排位数组要求的每个分区上，每个field_index在该分区的第几条数据
* @return
*/
def findTargetRanksIteratively( sortedValueColumnPairs : RDD[(Double, Int)], ranksLocations : Array[(Int, List[(Int, Long)])]):
RDD[(Int, Double)] = {
sortedValueColumnPairs.mapPartitionsWithIndex(
(partitionIndex : Int, valueColumnPairs : Iterator[(Double, Int)]) => { // 当前分区上， 满足排位数组的feild_index及其在该分区上的位置
val targetsInThisPart: List[(Int, Long)] = ranksLocations(partitionIndex)._2 if (targetsInThisPart.nonEmpty) { // map中的key为field_index, value为该feild_index在当前分区中的哪些位置上的数据满足排位数组要求
val columnsRelativeIndex: Map[Int, List[Long]] = targetsInThisPart.groupBy(_._1).mapValues(_.map(_._2))
val columnsInThisPart = targetsInThisPart.map(_._1).distinct // 存储各个field_index， 在分区遍历了多少条数据
val runningTotals : mutable.HashMap[Int, Long]= new mutable.HashMap()
runningTotals ++= columnsInThisPart.map(columnIndex => (columnIndex, 0L)).toMap // 遍历当前分区的数据源， 格式为(field_value, field_index)， 过滤出满足排位数据要求的数据
valueColumnPairs.filter{ case(value, colIndex) =>
lazy val thisPairIsTheRankStatistic: Boolean = { // 每遍历一条数据， runningTotals上对应的field_index 当前已遍历数据量+1
val total = runningTotals(colIndex) + 1L
runningTotals.update(colIndex, total)
columnsRelativeIndex(colIndex).contains(total)
}
(runningTotals contains colIndex) && thisPairIsTheRankStatistic
}.map(_.swap)
} else {
Iterator.empty
}
})
}分析：
（1）这种方法代码可读性较差
（2）需要遍历两遍原始数据
（3）相比于方案三， 更加有效避免executor内oom
（4）当field_value分布较离散的情况下， 这种方案相比于前三种， 效率更高
（5）上述算法中， 有两个潜在的问题， 当field_value倾斜情况下（即某个范围的值特别多），算法效率严重依赖于算法描述中的步骤(2)是否能将所有的field_value均匀的分配到各个partition；另一个问题是，当某些field_value重复现象比较多时， 是否可以合并对这些field_value的计数，而不是在一个partition中的iterator中挨个遍历这些重复数据。
备注：上述内容（问题背景、解决算法）取自《High Performance Spark Best Practices for Scaling and Optimizing Apache Spark》（作者： Holden Karau and Rachel Warren）
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