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海量大数据处理——从十亿词找出频率最高10个

[日期:2014-04-04] 来源:中国大数据  作者: [字体: ]

 

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  1. 问题描述

  在海量大数据处理中,经常会遇到这些问题,就是在海量的大数据当中找出出现频率最高的前K个数,或者从海量数据中找出最大的前K个数,这类问题通常称为“top K”问题,如:在搜索引擎中,统计搜索最热门的10个查询词;在歌曲库中统计下载率最高的前10首歌等等。

  2. 当前解决方案

  针对top k类问题,通常比较好的方案是【分治+trie树/hash+小顶堆】,即先将数据集按照hash方法分解成多个小数据集,然后使用trie树或者 hash统计每个小数据集中的query词频,之后用小顶堆求出每个数据集中出频率最高的前K个数,最后在所有top K中求出最终的top K。

  实际上,最优的解决方案应该是最符合实际设计需求的方案,在实际应用中,可能有足够大的内存,那么直接将数据扔到内存中一次性处理即可,也可能机器有多个核,这样可以采用多线程数据处理整个数据集。

  本文针对不同的应用场景,介绍了适合相应应用场景的解决方案。

  3. 解决方案

  3.1 单机+单核+足够大内存

  设每个查询词平均占8Byte,则10亿个查询词所需的内存大约是10^9*8=8G内存。如果你有这么大的内存,直接在内存中对查询词进行排序,顺序遍历找出10个出现频率最大的10个即可。这种方法简单快速,更加实用。当然,也可以先用HashMap求出每个词出现的频率,然后求出出现频率最大的10个词。

  3.2 单机+多核+足够大内存

  这时可以直接在内存中实用hash方法将数据划分成n个partition,每个partition交给一个线程数据处理,线程的处理逻辑是同3.1节类似,最后一个线程将结果归并。

  该方法存在一个瓶颈会明显影响效率,即数据倾斜,每个线程的数据处理速度可能不同,快的线程需要等待慢的线程,最终的处理速度取决于慢的线程。解决方法是,将数据划分成c*n个partition(c>1),每个线程数据处理完当前partition后主动取下一个partition继续处理,直到所有数据处理完毕,最后由一个线程进行归并。

  3.3 单机+单核+受限内存

  这种情况下,需要将原数据文件切割成一个一个小文件,如,采用hash(x)%M,将原文件中的数据切割成M小文件,如果小文件仍大于内存大小,继续采用hash的方法对数据文件进行切割,直到每个小文件小于内存大小,这样,每个文件可放到内存中处理。采用3.1节的方法依次处理每个小文件。

  3.4 多机+受限内存

  这种情况下,为了合理利用多台机器的资源,可将数据分发到多台机器上,每台机器采用3.3节中的策略解决本地的数据。可采用hash+socket方法进行数据分发。

  从实际应用的角度考虑,3.1~3.4节的方案并不可行,因为在海量大数据处理环境下,作业效率并不是首要考虑的问题,算法的扩展性和容错性才是首要考虑的。算法应该具有良好的扩展性,以便数据量进一步加大(随着业务的发展,数据量加大是必然的)时,在不修改算法框架的前提下,可达到近似的线性比;算法应该具有容错性,即当前某个文件处理失败后,能自动将其交给另外一个线程继续处理,而不是从头开始处理。

  Top k问题很适合采用MapReduce框架解决,用户只需编写一个map函数和两个reduce 函数,然后提交到Hadoop(采用mapchain和reducechain)上即可解决该问题。对于map函数,采用hash算法,将hash值相同的数据交给同一个reduce task;对于第一个reduce函数,采用HashMap统计出每个词出现的频率,对于第二个reduce 函数,统计所有reduce task输出数据中的top k即可。

  4. 总结

  Top K问题是一个非常常见的问题,公司一般不会自己写个程序进行计算,而是提交到自己核心的数据处理平台上计算,该平台的计算效率可能不如直接写程序高,但它具有良好的扩展性和容错性,而这才是企业最看重的。





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