5、MapReduce中的过滤模式应用

MapReduce中的过滤模式应用

1. 过滤模式概述

在处理大规模数据时，我们常常需要从海量数据中筛选出我们感兴趣的部分。过滤、布隆过滤和简单随机抽样等方法可以让我们仅使用Map任务来完成这项工作，而无需使用Reducer。

1.1 过滤模式描述

过滤是最基本的模式，它为其他一些模式提供了抽象框架。过滤的过程就是分别评估每条记录，并根据某些条件决定是否保留该记录。

• 意图 ：过滤掉不感兴趣的记录，保留感兴趣的记录。可以通过一个评估函数$f$来实现，该函数接受一条记录并返回一个布尔值（true或false）。如果函数返回true，则保留该记录；否则，丢弃该记录。
• 动机 ：当数据集很大时，我们希望从中选取一个子集进行重点分析。这个子集可能是数据集的很大一部分，也可能只是其中的一小部分。通过MapReduce的并行性，我们可以遍历所有数据并找出需要保留的记录。例如，我们可能只对与Hadoop相关的记录感兴趣，过滤可以帮助我们保留符合“与Hadoop相关”标准的记录，而丢弃其他记录。
• 适用性 ：过滤模式非常广泛适用，唯一的要求是数据可以解析成“记录”，并且可以通过一些明确的标准来确定是否保留这些记录。

1.2 过滤模式结构

过滤模式的结构可能是所有模式中最简单的。其结构如下：

map(key, record):
   if we want to k