面试题：HBase与MapReduce结合时的数据倾斜处理在优化算法中的实践

数据倾斜对MapReduce数据流向优化算法的影响

数据分布不均：导致大量数据集中在少数几个Reducer上，其他Reducer处理的数据量极少，造成负载不均衡。例如，某个特定的Key出现频率极高，使得所有具有该Key的数据都被发送到同一个Reducer，而其他Reducer处于空闲状态。
性能瓶颈：数据倾斜会严重拖慢整个MapReduce任务的执行速度。因为只有等所有Reducer都完成任务，整个MapReduce作业才算完成，少数Reducer处理大量数据会成为性能瓶颈，延长作业运行时间。
资源浪费：由于大部分Reducer处理数据量少，计算资源闲置，而少数几个处理大量数据的Reducer资源紧张，造成集群资源利用效率低下。

解决数据倾斜的策略和方法

预聚合
- 原理：在Map阶段对数据进行初步聚合，减少进入Reducer的数据量。
- 示例：假设处理的是销售记录，以地区和产品ID为Key，销售额为Value。在Map阶段，按地区和产品ID对销售额进行初步累加，减少相同Key的数据量。
加盐处理
- 原理：给Key添加随机前缀，打散原本集中的Key。例如，对于高频Key "product1"，添加0 - 9的随机前缀，变成 "0_product1", "1_product1" 等，使得这些数据分散到不同Reducer。
- 示例：在Map阶段，对于高频Key，生成新的Key，让数据均匀分布到Reducer。
自定义Partitioner
- 原理：根据业务逻辑自定义数据分配到Reducer的规则，而不是使用默认的HashPartitioner。例如，根据数据的时间范围、地区等属性分配到不同Reducer，避免数据集中在某些Reducer。
- 示例：根据数据的某个属性（如日期），设计Partitioner逻辑，将不同日期的数据分配到不同Reducer。

Java代码示例 - 以预聚合为例

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

public class PreAggregationExample {

    public static class PreAggregationMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            while (itr.hasMoreTokens()) {
                word.set(itr.nextToken());
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class PreAggregationReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Pre - Aggregation Example");
        job.setJarByClass(PreAggregationExample.class);
        job.setMapperClass(PreAggregationMapper.class);
        job.setCombinerClass(PreAggregationReducer.class);
        job.setReducerClass(PreAggregationReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true)? 0 : 1);
    }
}

在上述代码中，通过设置CombinerClass（这里和Reducer逻辑相同）实现了预聚合。在Map阶段输出后，Combiner先对本地数据进行聚合，减少了传输到Reducer的数据量，从而缓解数据倾斜问题。

面试题：HBase与MapReduce结合时的数据倾斜处理在优化算法中的实践

知识考点

面试题答案

数据倾斜对MapReduce数据流向优化算法的影响

解决数据倾斜的策略和方法

Java代码示例 - 以预聚合为例