10、数据处理中的洗牌与连接模式解析

数据处理中的洗牌与连接模式解析

洗牌模式

洗牌模式在效果上与全序排序模式相反，但同样关注记录中数据的顺序。其目的是将一组记录完全随机化。

动机

• 数据匿名化 ：对于希望维护用户隐私同时进行分析的组织来说，数据顺序可能会泄露用户身份信息。通过洗牌整个数据集，能进一步对数据进行匿名化处理。
• 可重复随机抽样 ：对数据集进行随机化后，每次抽取前一百条记录作为简单随机样本时，都能得到相同的样本，使得基于随机样本的分析结果具有可重复性，且无需每次都运行单独的作业来生成简单随机样本。

结构

• 映射器（Mapper）：将每条记录作为值输出，并生成一个随机键。
• 归约器（Reducer）：对随机键进行排序，进一步随机化数据。即每条记录被发送到一个随机的归约器，每个归约器对记录中的随机键进行排序，从而在该归约器中产生随机顺序。

graph LR
    A[输入记录] --> B[Mapper: 生成随机键和记录值]
    B --> C[随机分配到Reducer]
    C --> D[Reducer: 对随机键排序]
    D --> E[输出随机记录]

代码示例

以下是使用Java实现的洗牌模式代码示例，以StackOverflow评论的匿名化为例：