30、MapReduce中的数据采样与图算法应用

MapReduce中的数据采样与图算法应用

1. MapReduce数据采样

在处理大规模数据集时，直接对整个数据集运行MapReduce应用程序可能会花费大量时间，这对于代码的开发和调试来说效率极低。为了解决这个问题，我们可以采用数据采样的方法。

1.1 水库采样输入格式

在开发MapReduce作业时，我们可以编写一个水库采样输入格式（Reservoir-sampling InputFormat）来处理大数据集的采样问题。以下是具体的操作步骤：
- 创建分区文件 ：使用 InputSampler 创建分区文件，后续由 TotalOrderPartitioner 对映射输出键进行分区。
- 编写输入格式 ：编写一个输入格式，它可以包装用于读取数据的实际输入格式，并配置要从包装的输入格式中提取的样本数量。

以下是 ReservoirSamplerRecordReader 的代码示例：

public static class ReservoirSamplerRecordReader
<K extends Writable, V extends Writable> extends RecordReader {
    private final RecordReader<K, V> rr;
    private final int numSamples;
    privat