[tech]淺談 partition sort (1
partition sort 就是一種Map Reduce的精神,
其實,在 Google 發表Map Reduce的paper 以前,
我想實際上有遇到"Big Data"的公司,都有這樣類似的解法。
只是後來Hadoop把這件事情吵熱了,
甚至紛紛使用了Hadoop,
不過我對Google內部使用的Map Reduce的framework還是,很好奇。
基本上有external sort兩種解法,
- merge sort
- partition sort
partition sort有幾點要注意的,
你建立的partition table決定你的效率好壞,
也就是說,要是你把大部分的要處理的資料分到同一台機器去,或者是造成某幾台機器要計算的量其實是很少的。
那就沒有辦法達到 balance 的效果。
所以,我們預期的應該是,當partition出去之後,每個部份做完處理的時間應該是一樣的,這樣才不用等待,並且充份利用每個partiion的計算力。
要建立partition table有幾個方式,
- sampling
- 取all record
- 取前面幾筆record
- random取幾筆record
透過抽樣,如果要sort的量夠大,我們就能假設,這樣的結果有一定的正確性。
經由控制reducer的num數,與每一個地方可以用的mem大小,能夠提高效率。
整個而言,要建立的partition table,有一個重要的特點:
同樣key的record會被分類到同一個partition去,
每一個partition彼此都有order順序的。
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