四 过滤模式 map Only - 作业完成 bloomFilter、top10、去重

第四部分所有的模式涉及一个共同点： 不会改变原有的记录。 这些模式都是寻找数据子集的，不管结果集的规模是小（top10）还是大（像去重结果）。 与第三部分差异是，他们通过对数据的相思子端坐概要与分组来得到数据的高层次视图的。 而过滤更关注理解较小的数据。
简单随机抽样 ：是过滤的一个常见应用，比如提取某字段最高记录，或者随机抽取几条。 抽样可以用来得到 更小的，更具有代表性的数据子集。 很多机器学习算法在大数据集上运行不够高效，所以需要为提取较小的数据子集创建新的模式。 当选取的比例是一个很小值的时候，你会在输出结果中发现大量的小文件，如果遇到这种情况 1 可以设置 reduce 数目为1， 并且不指定 reduce 类。 这就是要求 MapReduce 框架使用一个 identity reduce 简单的手机输出并写到一个文件中。 2 hdfs dfs -cat 将输出文件收集到一起。

布隆过滤 ： 对每一条记录抽取其中一个特征，如果特征是布隆过滤器集合中的成员或非成员就保存或丢弃。 作用是预先判定值列表成为热门值的集合（ hot values); 使用步骤：1 布隆过滤器训练，2 使用布隆过滤器 布隆过滤使用场景1：
给定一个用户评论列表，过滤掉声望值小于1500的用户 发出的评论。
Mapper.setup(){ bloomFilter()} : 在所有 mapper（） 执行之前，会先执行 setup()。 在 setup() 中用 布隆过滤器 过滤不属于bloomFilter方法过滤 1500 的用户ID。 bloomFilter 初始化后，setup 会产生一个 HBase 表的连接。
Mapper.mapper() : 数据通过 bloomFilter() 过滤后 继续使用 ID 到 HBase 进行查询。。

布隆过滤使用场景2：
需要一个全量的两个百亿级文件的对比 A 文件百亿行 B 文件百亿行。 每行字符串大小在50KB。
Mapper.setup(){ bloomFilter } 这里的 bloom 过滤器作用是 将每行 50KB的数据进行压缩 变成一个 shar1 或者 MD5 这样便于存储在内存内，而不至于撑爆内存。
Top10 ：

Top10场景：[/b] 异类分析、 热点分析
特性： 1 Top 方式的分界线是模糊的。 优势 不必全部排序。 如 hive select x from xxx desc limit 10.
2 需要配置 作业为 一个 reduce 。

Map code : 1 map() 创建一个 TreeMap
2 map() 添加数据进入 TreeMap。 每次判断是否大于10 大于10 则 treeMap.remove(treeMap.firstKey()); 3 cleanup() 中遍历 TreeMap数据。 循环写出。 等待 Reduce shuffer



去重 ：
这个不难理解，就是去除重负记录，MR结构式 M 做数据转换，利用 combiner 做去重，reduce

使用场景：
1 数据去重 2 抽取重复值 3 规避内连接的数据膨胀。（如果你在两个数据集之间做一个内连接，并且外检不唯一， 数据A 3000个 数据B 2000 个 最终将是 6 百万记录。 这么多的记录将会集中发给 reduce。 通过使用去重。可以减轻数据膨胀）。

性能：
主要考虑 reduce 数目。 从 map 过来的字节数取决于 conbiner 可以消除多少数据。 如果重复记录少见，差不多所有数据都会发送到 reduce 端。 最好的情况是每个 reduce 收到的记录量不小于一个 block 大小。 对于非常大的数据集，可以考虑两倍于集群 reduce 槽容量的大小。

MR code：比如一个只关心用户ID去重。 用户ID 做键， null 作为值。 M ： 将数据读取，ID左键， null 做值。 job中 设置 combiner。 重复键移除
R ： 得到去重 ID 后的操作。

来自为知笔记(Wiz)