Pig、Hive、MapReduce 解决分组 Top K 问题(转)

问题：

有如下数据文件 city.txt （id， city， value）

cat city.txt 
1 wh 500
2 bj 600
3 wh 100
4 sh 400
5 wh 200
6 bj 100
7 sh 200
8 bj 300
9 sh 900
需要按 city 分组聚合，然后从每组数据中取出前两条value最大的记录。

1、这是实际业务中经常会遇到的 group TopK 问题，下面来看看 pig 如何解决：

1	a = load '/data/city.txt'  using PigStorage(' ') as (id:chararray, city:chararray, value:int);

2	b = group a by city;

3	c = foreach b {c1=order a by value desc; c2=limit c1 2; generate group,c2.value;};

4	d = stream c through `sed 's/[(){}]//g'`;

5

dump d;

结果：

1	(bj,600,300)

2	(sh,900,400)

3	(wh,500,200)

这几行代码其实也实现了mysql中的 group_concat 函数的功能：

1	a = load '/data/city.txt'  using PigStorage(' ') as (id:chararray, city:chararray, value:int);

2	b = group a by city;

3	c = foreach b {c1=order a by value desc;  generate group,c1.value;};

4	d = stream c through `sed 's/[(){}]//g'`;

5

dump d;

结果：

1	(bj,600,300,100)

2	(sh,900,400,200)

3	(wh,500,200,100)

2、下面我们再来看看hive如何处理group topk的问题：

本质上HSQL和sql有很多相同的地方，但HSQL目前功能还有很多缺失，至少不如原生态的SQL功能强大，

比起PIG也有些差距，如果SQL中这类分组topk的问题如何解决呢？

1	select * from city a where

2	2>(select count(1) from city where cname=a.cname and value>a.value)

3	distribute by a.cname sort by a.cname,a.value desc;

http://my.oschina.net/leejun2005/blog/78904

但是这种写法在HQL中直接报语法错误了，下面我们只能用hive udf的思路来解决了：

排序city和value，然后对city计数，最后where过滤掉city列计数器大于k的行即可。

好了，上代码：

（1）定义UDF：

01	package com.example.hive.udf;

02	import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;

03

04	public final class Rank extends UDF{

05	private int  counter;

06	private String last_key;

07	public int evaluate(final String key){

08	if ( !key.equalsIgnoreCase(this.last_key) ) {

09	this.counter = 0;

10	this.last_key = key;

11

}

12	return this.counter++;

13

}

14

}

(2）注册jar、建表、导数据，查询：

1	add jar Rank.jar;

2	create temporary function rank as 'com.example.hive.udf.Rank';

3	create table city(id int,cname string,value int) row format delimited fields terminated by ' ';

4	LOAD DATA LOCAL INPATH 'city.txt' OVERWRITE INTO TABLE city;

5	select cname, value from (

6	select cname,rank(cname) csum,value from (

7	select id, cname, value from city distribute by cname sort by cname,value desc

8

)a

9	)b where csum < 2;

（3）结果：

1

bj  600

2

bj  300

3

sh  900

4

sh  400

5

wh  500

6

wh  200

可以看到，hive相比pig来说，处理起来稍微复杂了点，但随着hive的日渐完善，以后比pig更简洁也说不定。

REF：hive中分组取前N个值的实现

http://baiyunl.iteye.com/blog/1466343

3、最后我们来看一下原生态的MR：

01	import java.io.IOException;

02	import java.util.TreeSet;

03

04	import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

05	import org.apache.hadoop.fs.Path;

06	import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

07	import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

08	import org.apache.hadoop.io.Text;

09	import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

10	import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

11	import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

12	import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

13	import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

14	import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

15

16	public class GroupTopK {

17	// 这个 MR 将会取得每组年龄中 id 最大的前 3 个

18	// 测试数据由脚本生成：http://my.oschina.net/leejun2005/blog/76631

19	public static class GroupTopKMapper extends

20	Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, LongWritable> {

21	IntWritable outKey = new IntWritable();

22	LongWritable outValue = new LongWritable();

23	String[] valArr = null;

24

25	public void map(LongWritable key, Text value, Context context)

26	throws IOException, InterruptedException {

27	valArr = value.toString().split("\t");

28	outKey.set(Integer.parseInt(valArr[2]));// age int

29	outValue.set(Long.parseLong(valArr[0]));// id long

30	context.write(outKey, outValue);

31

}

32

}

33

34	public static class GroupTopKReducer extends

35	Reducer<IntWritable, LongWritable, IntWritable, LongWritable> {

36

37	LongWritable outValue = new LongWritable();

38

39	public void reduce(IntWritable key, Iterable<LongWritable> values,

40	Context context) throws IOException, InterruptedException {

41	TreeSet<Long> idTreeSet = new TreeSet<Long>();

42	for (LongWritable val : values) {

43	idTreeSet.add(val.get());

44	if (idTreeSet.size() > 3) {

45	idTreeSet.remove(idTreeSet.first());

46

}

47

}

48	for (Long id : idTreeSet) {

49	outValue.set(id);

50	context.write(key, outValue);

51

}

52

}

53

}

54

55	public static void main(String[] args) throws Exception {

56	Configuration conf = new Configuration();

57	String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args)

58	.getRemainingArgs();

59

60	System.out.println(otherArgs.length);

61	System.out.println(otherArgs[0]);

62	System.out.println(otherArgs[1]);

63

64	if (otherArgs.length != 3) {

65	System.err.println("Usage: GroupTopK <in> <out>");

66	System.exit(2);

67

}

68	Job job = new Job(conf, "GroupTopK");

69	job.setJarByClass(GroupTopK.class);

70	job.setMapperClass(GroupTopKMapper.class);

71	job.setReducerClass(GroupTopKReducer.class);

72	job.setNumReduceTasks(1);

73	job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);

74	job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

75	FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[1]));

76	FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[2]));

77	System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

78

}

79

}

hadoop jar GroupTopK.jar GroupTopK /tmp/decli/record_new.txt /tmp/1

结果：

hadoop fs -cat /tmp/1/part-r-00000
0       12869695
0       12869971
0       12869976
1       12869813
1       12869870
1       12869951

......

数据验证：

awk '$3==0{print $1}' record_new.txt|sort -nr|head -3
12869976
12869971
12869695

可以看到结果没有问题。

注：测试数据由以下脚本生成：

http://my.oschina.net/leejun2005/blog/76631

PS：

如果说hive类似sql的话，那pig就类似plsql存储过程了：程序编写更自由，逻辑能处理的更强大了。

pig中还能直接通过反射调用java的静态类中的方法，这块内容请参考之前的相关pig博文。

附几个HIVE UDAF链接，有兴趣的同学自己看下：

Hive UDAF和UDTF实现group by后获取top值 http://blog.csdn.net/liuzhoulong/article/details/7789183
hive中自定义函数(UDAF)实现多行字符串拼接为一行 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ff05a2c0100tjw4.html
编写Hive UDAF http://www.fuzhijie.me/?p=118
Hive UDAF开发 http://richiehu.blog.51cto.com/2093113/386113