但是，如果您想要平均水平呢？ 然后，由于计算平均值的平均值不等于原始数字集的平均值，因此相同的方法将行不通。 尽管有了一点见识，我们仍然可以使用本地聚合。 对于这些示例，我们将使用Hadoop最终指南书中使用的NCDC天气数据集的示例。 我们将计算1901年每个月的平均温度。可以在MapReduce的数据密集型处理的第3.1.3章中找到组合器和映射器内组合选项的平均值算法。
一种尺寸并不适合所有人
上一次，我们介绍了两种用于在MapReduce作业中减少数据的方法：Hadoop组合器和映射器内组合方法。 Hadoop框架将组合器视为一种优化，并且无法保证调用组合器的次数（如果有的话）。 结果，映射器必须以减速器期望的形式发出数据，因此，如果不涉及组合器，则最终结果不会更改。 要针对计算平均值进行调整，我们需要返回到映射器并更改其输出。
映射器更改
在单词计数示例中，未优化的映射器仅发出单词和1的计数。合并器和映射器内组合映射器通过将每个单词保留为哈希映射中的键（总计数为n）来优化此输出。值。 每次看到一个单词，计数都将增加1。在这种设置下，如果未调用组合器，则缩减器将接收到该单词作为键，并将一长串的1？s加在一起，从而得到相同的输出（当然，使用映射器内组合映射器可以避免此问题，因为可以保证合并结果是映射器代码的一部分）。 为了计算平均值，我们将使基本映射器发出一个字符串键（将天气观测的年和月连接在一起）和一个自定义可写对象，称为TemperatureAveragingPair。 TemperatureAveragingPair对象将包含两个数字（IntWritables），获取的温度和一个计数。 我们将从Hadoop：权威指南中获取MaximumTemperatureMapper，并以此为灵感来创建AverageTemperatureMapper：
public class AverageTemperatureMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, TemperatureAveragingPair> {//sample line of weather data//0029029070999991901010106004+64333+023450FM-12+000599999V0202701N015919999999N0000001N9-00781+99999102001ADDGF10899199999999999private Text outText = new Text();private TemperatureAveragingPair pair = new TemperatureAveragingPair();private static final int MISSING = 9999;@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {String line = value.toString();String yearMonth = line.substring(15, 21);int tempStartPosition = 87;if (line.charAt(tempStartPosition) == '+') {tempStartPosition += 1;}int temp = Integer.parseInt(line.substring(tempStartPosition, 92));if (temp != MISSING) {outText.set(yearMonth);pair.set(temp, 1);context.write(outText, pair);}}
} 通过使映射器输出键和TemperatureAveragingPair对象，无论调用组合器如何，我们的MapReduce程序都可以保证具有正确的结果。
合路器
我们需要减少发送的数据量，因此我们将对温度求和，对计数求和并分别存储。 这样，我们将减少发送的数据，但保留计算正确平均值所需的格式。 如果/在调用组合器时，它将采用所有传入的TemperatureAveragingPair对象，并为同一键发出单个TemperatureAveragingPair对象，其中包含温度和计数值的总和。 这是合并器的代码：
public class AverageTemperatureCombiner extends Reducer<Text,TemperatureAveragingPair,Text,TemperatureAveragingPair> {private TemperatureAveragingPair pair = new TemperatureAveragingPair();@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<TemperatureAveragingPair> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {int temp = 0;int count = 0;for (TemperatureAveragingPair value : values) {temp += value.getTemp().get();count += value.getCount().get();}pair.set(temp,count);context.write(key,pair);}
} 但是我们非常有兴趣确保我们减少了发送到reducer的数据量，因此我们将看看下一步如何实现。
在Mapper合并平均值中
类似于单词计数示例，为了计算平均值，映射器内组合映射器将使用哈希图，将连接的年+月作为键，将TemperatureAveragingPair作为值。 每次获得相同的年+月组合时，我们都会将对对象从地图中取出，添加温度并将计数增加一个。 调用cleanup方法后，我们将发出所有对及其各自的键：
public class AverageTemperatureCombiningMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, TemperatureAveragingPair> {//sample line of weather data//0029029070999991901010106004+64333+023450FM-12+000599999V0202701N015919999999N0000001N9-00781+99999102001ADDGF10899199999999999private static final int MISSING = 9999;private Map<String,TemperatureAveragingPair> pairMap = new HashMap<String,TemperatureAveragingPair>();@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {String line = value.toString();String yearMonth = line.substring(15, 21);int tempStartPosition = 87;if (line.charAt(tempStartPosition) == '+') {tempStartPosition += 1;}int temp = Integer.parseInt(line.substring(tempStartPosition, 92));if (temp != MISSING) {TemperatureAveragingPair pair = pairMap.get(yearMonth);if(pair == null){pair = new TemperatureAveragingPair();pairMap.put(yearMonth,pair);}int temps = pair.getTemp().get() + temp;int count = pair.getCount().get() + 1;pair.set(temps,count);}}@Overrideprotected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {Set<String> keys = pairMap.keySet();Text keyText = new Text();for (String key : keys) {keyText.set(key);context.write(keyText,pairMap.get(key));}}
} 通过遵循在映射调用之间跟踪数据的相同模式，我们可以通过实现映射器内合并策略来实现可靠的数据减少。 同样的注意事项适用于在对映射器的所有调用中保持状态，但是考虑使用这种方法可以提高处理效率，这是值得考虑的。
减速器
在这一点上，编写我们的reducer很容易，为每个键列出一对配对，将所有温度和计数求和，然后将温度的总和除以计数的总和。
public class AverageTemperatureReducer extends Reducer<Text, TemperatureAveragingPair, Text, IntWritable> {private IntWritable average = new IntWritable();@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<TemperatureAveragingPair> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {int temp = 0;int count = 0;for (TemperatureAveragingPair pair : values) {temp += pair.getTemp().get();count += pair.getCount().get();}average.set(temp / count);context.write(key, average);}
}
结果
使用合并器和映射器内合并映射器选项可以预测结果，从而显着减少数据输出。
未优化的映射器选项：
12/10/10 23:05:28 INFO mapred.JobClient: Reduce input groups=12
12/10/10 23:05:28 INFO mapred.JobClient: Combine output records=0
12/10/10 23:05:28 INFO mapred.JobClient: Map input records=6565
12/10/10 23:05:28 INFO mapred.JobClient: Reduce shuffle bytes=111594
12/10/10 23:05:28 INFO mapred.JobClient: Reduce output records=12
12/10/10 23:05:28 INFO mapred.JobClient: Spilled Records=13128
12/10/10 23:05:28 INFO mapred.JobClient: Map output bytes=98460
12/10/10 23:05:28 INFO mapred.JobClient: Total committed heap usage (bytes)=269619200
12/10/10 23:05:28 INFO mapred.JobClient: Combine input records=0
12/10/10 23:05:28 INFO mapred.JobClient: Map output records=6564
12/10/10 23:05:28 INFO mapred.JobClient: SPLIT_RAW_BYTES=108
12/10/10 23:05:28 INFO mapred.JobClient: Reduce input records=6564组合器选项：
12/10/10 23:07:19 INFO mapred.JobClient: Reduce input groups=12
12/10/10 23:07:19 INFO mapred.JobClient: Combine output records=12
12/10/10 23:07:19 INFO mapred.JobClient: Map input records=6565
12/10/10 23:07:19 INFO mapred.JobClient: Reduce shuffle bytes=210
12/10/10 23:07:19 INFO mapred.JobClient: Reduce output records=12
12/10/10 23:07:19 INFO mapred.JobClient: Spilled Records=24
12/10/10 23:07:19 INFO mapred.JobClient: Map output bytes=98460
12/10/10 23:07:19 INFO mapred.JobClient: Total committed heap usage (bytes)=269619200
12/10/10 23:07:19 INFO mapred.JobClient: Combine input records=6564
12/10/10 23:07:19 INFO mapred.JobClient: Map output records=6564
12/10/10 23:07:19 INFO mapred.JobClient: SPLIT_RAW_BYTES=108
12/10/10 23:07:19 INFO mapred.JobClient: Reduce input records=12映射器内合并选项：
12/10/10 23:09:09 INFO mapred.JobClient: Reduce input groups=12
12/10/10 23:09:09 INFO mapred.JobClient: Combine output records=0
12/10/10 23:09:09 INFO mapred.JobClient: Map input records=6565
12/10/10 23:09:09 INFO mapred.JobClient: Reduce shuffle bytes=210
12/10/10 23:09:09 INFO mapred.JobClient: Reduce output records=12
12/10/10 23:09:09 INFO mapred.JobClient: Spilled Records=24
12/10/10 23:09:09 INFO mapred.JobClient: Map output bytes=180
12/10/10 23:09:09 INFO mapred.JobClient: Total committed heap usage (bytes)=269619200
12/10/10 23:09:09 INFO mapred.JobClient: Combine input records=0
12/10/10 23:09:09 INFO mapred.JobClient: Map output records=12
12/10/10 23:09:09 INFO mapred.JobClient: SPLIT_RAW_BYTES=108
12/10/10 23:09:09 INFO mapred.JobClient: Reduce input records=12 计算结果：
（注意：示例文件中的温度以摄氏度* 10为单位）
| 未优化 | 合路器 | 映射器内合并器映射器 |
| 190101 -25 190102 -91 190103 -49 190104 22 190105 76 190106 146 190107 192 190108 170 190109 114 190110 86 190111 -16 190112 -77 | 190101 -25 190102 -91 190103 -49 190104 22 190105 76 190106 146 190107 192 190108 170 190109 114 190110 86 190111 -16 190112 -77 | 190101 -25 190102 -91 190103 -49 190104 22 190105 76 190106 146 190107 192 190108 170 190109 114 190110 86 190111 -16 190112 -77 |
结论
对于简单的情况（可以将reducer重用为组合器）和更复杂的情况（对于如何构造数据同时仍能从本地聚集数据以提高处理效率）有所了解，我们已经介绍了本地聚集。
进一步阅读
- Jimmy Lin和Chris Dyer 使用MapReduce进行的数据密集型处理
- Hadoop： Tom White 的权威指南
- 来自博客的源代码
- Hadoop API
- MRUnit用于单元测试Apache Hadoop映射减少工作
- Gutenberg项目提供了大量纯文本格式的书籍，非常适合在本地测试Hadoop作业。
参考： 使用MapReduce进行数据密集型文本处理-本地聚合第二部分，来自我们的JCG合作伙伴 Bill Bejeck，来自“ 随机编码思考”博客。
翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2012/10/mapreduce-working-through-data-2.html
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