13、元模式：作业链与作业合并详解

元模式：作业链与作业合并详解

在数据处理和分析领域，我们常常会遇到复杂的多阶段问题，单一的 MapReduce 作业往往无法满足需求。这就引出了元模式（Metapatterns）的概念，它主要涉及两种方法：作业链（Job Chaining）和作业合并（Job Merging）。本文将重点介绍作业链的相关内容。

1. 作业链概述

作业链是将多个模式组合在一起，以解决复杂的多阶段问题。在实际环境中，很多问题无法通过单个 MapReduce 作业解决，作业链中的一些作业可以并行运行，有些作业的输出会作为其他作业的输入。理解并制定作业链的操作计划非常重要，一旦掌握了将问题分解为一系列 MapReduce 作业的方法，就能应对更多新的挑战。

然而，作业链的处理过程较为复杂，大多数 MapReduce 框架并没有将其作为开箱即用的功能。像 Hadoop 这样的系统，虽然能很好地处理单个 MapReduce 作业，但处理多阶段作业需要大量的手动编码。在作业的各个阶段，还需要考虑处理失败情况和清理中间输出。

目前已经出现了一些框架和工具来满足作业链的需求，如 Oozie 这个开源的 Apache 项目，它具有构建工作流和协调作业运行的功能。但本文介绍的方法更轻量级，需要逐个作业进行实现。

2. 作业链的常见问题及解决方法

在使用作业链时，有一些常见的问题需要注意：
- 数据规模判断 ：不要对规模较小的数据使用 MapReduce 进行分布式处理。如果认为将两个作业链接起来是正确的选择，需要考虑第一个作业的输出量。如果输出数据量很大，使用第二个 MapReduce 作业是合理的；但如果输