7、MapReduce数据处理模式解析

MapReduce数据处理模式解析

1. 前K模式

在处理数据时，有时我们需要找出数据集中排名靠前的K个元素。不过，这种模式通常适用于K值较小的情况，最多为几十或几百，虽然也可以适当增大K值，但存在一个模糊的界限，超过这个界限后，对整个数据集进行全排序可能会更有效。

1.1 前十个用户示例

以找出数据集中声誉排名前十的用户为例，使用MapReduce来实现这个功能。每个Mapper会确定其输入分片的前十个记录，并将它们输出到Reduce阶段。Mapper本质上是将输入分片过滤为前十个记录，而Reducer负责最终确定前十条记录。需要注意的是，要将作业配置为仅使用一个Reducer，因为多个Reducer会对数据进行分片，从而产生多个“前十”列表。

以下是具体的代码实现：

// Mapper代码
public static class TopTenMapper extends
    Mapper<Object, Text, NullWritable, Text> {
  // 存储用户声誉到记录的映射
  private TreeMap<Integer, Text> repToRecordMap = new TreeMap<Integer, Text>();
  public void map(Object key, Text value, Context context)
      throws IOException, InterruptedException {
    Map<String, String> parsed