基于HADOOP字符串JOIN问题研究.pptxVIP

唐振坤 2012年7月26日 基于Hadoop的字符串Join问题 Outline 1、问题定义 2、相关背景 3、想法工作 4、实验 5、结论 6、后续思路 2 1.问题定义 给定一组字符串，要判断出哪些字符串是相似的？ 应用： Web有哪些信誉好的足球投注网站引擎爬取网页时的重复网页检测 去除重复数据后的文档聚类 文档抄袭、剽窃检测 基于查询相似性的用户推荐 DNA序列分析 …… 3 1.问题定义 4 1.问题定义 字符串相似性Join： 给定一组基于字符串为特征的数据集，找出其中相似的字符串，并Join相似的记录。 类型： 按操作不同：Self-Join、R-S Join 按应用不同：Jaccard Constraints、Ed Constraints 5 2.相关背景 相关算法： All-Pairs PPJoin、PPJoin+、Ed-Join Pass-Join PPJoin based on MapReduce 6 2.相关背景 Pass-Join: Partition-based method[1]： Partition SubstringSelection Verify [1] Li, G. and Deng, D. and Wang, J. and Feng, J. (2011). Pass-Join : A Partition-based Method for Similarity Joins. Proceedings of the VLDB Endowment, 5(3), 253--264. 7 2.相关背景 Pass-Join: Partition-based method 求ed(R=“abcde”,S=“bcfde”)?≦\tau，\tau=2 划分阶段： 子串选择阶段： √ √ ╳ bcfde bcfde bcfde bcfde bcfde 8 2.相关背景 基于Hadoop的Join操作[1]： Reduce-Side Join Map-Side Join Memory-Backed Join [1] Lin, J., Dyer, C. (2010). Data-intensive text processing with MapReduce. Synthesis Lectures on Human Language Technologies (Vol. 3, pp. 1-177). Morgan Claypool Publishers. Key s1 K1 Abc K2 bcd Key s2 K1 123 K1 789 K2 456 Join Key s1 s2 K1 Abc 123 K1 Abc 789 K2 bcd 456 = 9 2.相关背景 Reduce-Side Join Mapper [Key,Value] K1, Abc@ K2, bcd@ K1, 123# K1, 789# K2, 456# Grouper K1, (Abc@,123#,789#) K2, (bcd@,456#) Reducer K1,Abc,123 K1,Abc,789 K2,bcd,456 10 2.相关背景 Memory-Backed Join 在Mapper处理前将小的数据表完全读入内存 读入内存放入Map中 K1 - Abc K2 - bcd Mapper K1,Abc,123 K1,Abc,789 K2,bcd,456 小数据表已经读入内存 11 3.想法 三步连接： 划分片段并生成反向索引列表 子串选择并生成候选对 候选对验证 12 3.想法 生成反向索引列表 13 3.想法 子串选择并生成候选对 14 3.想法 连接字符串并验证（Reduce-Side Join） 15 3.想法 问题： 阶段太多，生成反向索引与子串选择阶段独立，可合并 候选对生成过大，连接时读入不可行 16 3.想法 划分片段与子串选择 字符串连接验证 17 3.想法 划分片段与子串选择 18 3.想法 字符串连接验证（Memory-Backed Join） 19 3.想法 在Map端划分片段与子串选择 在Reduce端连接并验证 20 4.实验 21 5.结论 1、MapReduce适合于批量处理，不适合多遍迭代的复杂算法 2、产生中间输出影响MapReduce性能 3、多利用Hadoop内置的Combiner及排序优化算法性能 4、MapReduce处理分区不合理会遭遇数据倾斜问题 22 6.后续思路 1、先用前缀过滤将所有字符串分组，在每台机器上再调用串行PassJoin算法 2、深入Mapreduce Join算法，再仔细地看下map-side join的效率及实现如何 3、考虑如何均匀分配发送至Reducer上的候选对，使得运行时