一种基于MapReduce模型的提升表连接效率的方法与流程

技术特征：

1.一种基于MapReduce模型的提升表连接效率的方法，其特征在于：针对大数据表连接效率提升问题，由于在MapReduce模型中多表连接是由多个两表连接完成的，因此采取先对原两表方法进行改进，之后进一步对多表连接进行改进的技术路线；

为了达到改进两表连接，本方法设计了信息共享机制对表的信息进行压缩共享，通过共享信息对连接表中无效信息进行过滤，提升中间结果在网络中传输的效率，打破大数据在本地存储时，分片数据信息不全面的瓶颈，从而达到提高整体算法效率的目的；

所述共享信息机制，包含三个功能模块，分别为信息分发模块、信息压缩模块和信息转型模块；

所述信息分发模块，是利用Hadoop平台中的分布式缓存机制，对主节点中的大小为几十MB以内的文件向所有从节点进行分发广播；

共享信息机制分为两个步骤：

S1当Hadoop平台分配任务时，通过静态方法DistributedCache.addCacheFile()设置需要被广播到各个节点的文件；这些文件以URI对象的形式存放在分布式文件系统中；当主节点的Job Tracker运行时，自动读取URI配置文件，同时在所有从节点的Task Tracker中创建指定文件的本地副本；

S2在各个map节点中，当需要使用背景数据时，通过调用DistributedCache.getLocalCac heFiles()获取文件所在路径，之后将“背景”数据读入内存；

所述信息压缩功能，是为了将文件中的连接键信息进行压缩，以便制作成共享信息通过分布式缓存机制分发给各个从节点，达到信息共享的目的；为了达到这一目的，采用Bit-Map算法，对数据进行压缩；该算法是将任意长度的整型数据通过哈希函数映射成一位，实现压缩数据的效果；

Bit-Map算法的设计思想是用一个bit来代表一个对应元素的value；Bit-Map算法的适用范围针对的是整型数据，数据表中的连接键却未必是整型数据，所以需要将连接键映进行转型；

所述信息转型功能，是将待压缩的连接键由字符串类型转换成可用于压缩的整型数据，字符串哈希函数解决这一问题；哈希函数虽然可用性强，但是冲突率却是每个函数都存在的，而冲突率的大小直接影响了“背景”数据过滤元组的效果，因此哈希函数的选取也是非常重要的；为保证算法的高效性和可用性，采用了BKDRHash字符串哈希函数，用于转换字符串数据；

为提高原MapReduce框架下的多表连接效率，除应用信息共享机制，针对多表连接中多个任务顺序执行效率较低的缺点，提出多任务的协调优化机制，用于协调多个任务的并发执行；

所述多任务协调机制，这个机制是针对多表连接在处理多任务时缺乏并发性而设计；在该模块的作用下，每个MapReduce任务的执行会参考共享信息的提取和任务的执行情况，适时的启动下一个MapReduce任务，完成部分前期的数据准备工作，在上一个MapReduce任务完全执行完毕时，再开始完成剩下的工作，实现提高任务并发性的效果；

不论是启动前的预备操作，还是为了部分输入数据的等待，这些在时间轴上与前一个任务都是串行的关系；实际上将这部分花费的时间，与上一个任务在时间轴上进行并行，形成一个流水线的并行模型，而且这些操作并不影响整个任务的流程；

不同的连接顺序对网络传输和I/O的影响还是很显著的，一个合理的连接顺序进一步提高共享机制的过滤效率；

针对上述情况设计制定了一个表连接顺序选择的策略；

在MapReduce框架下，影响连接顺序主要需要考虑类似于传统连接顺序判定的连接基数，表示两个表连接后输出结果和和输入数据表的笛卡尔积的比值，比值越大，表示连接基数越大，说明两个表中相等的元组个数越多，反之则表示两个表中相等的元组个数越小；

虽然连接基数可以准确反映两个表中连接键的一致情况，但是连接基数的应用条件却是建立在传统数据库的技术条件下，在传统的数据库中，由于数据量较小，所以可以对全局数据创建索引对数据进行维护和统计，能够很便利的进行连接技术的计算；但是对于海量数据来说，数据构成复杂、结构各异，不便于信息统计，只能分析处理一些很简单的日志文件，因此只能得到一些统计信息，当数据存入HDFS时，文件系统中的计数器会对数据中的元组数进行计数，除此之外也会记录一些基本信息；若是要计算像连接基数这样的数据，则需要对两个数据表进行详细的对比计数，在大数据中这样的统计代价巨大，而且建立索引对于大数据也是较为困难的；

所以使用数据属性种类与总元组数的比值来近似代表连接基数；

在规定的连接顺序中，每个表都有一个唯一确定的代表其本身的分布比例值，这个比例值近似的表示连接基数的概念，比例值越小说明，使用该属性制作的共享有效信息就越少，体现出的过滤效果也就越好；反之，共享信息越多，过滤掉的元组也就越少。

2.根据权利要求1所述的一种基于MapReduce模型的提升表连接效率的方法，其特征在于：在实际的大数据平台中，分布比例通过统计近似的得出一个数值，通常有三种途径：1、设计专门的技术器，用于在数据存储时进行统计计算；2、从概率统计的角度出发，随机采集有限的样本进行估值；3、在大数据平台中，有专门的系统来估计分布比例大小；根据上述的分析，现做出如下连接顺序规则：

(一)以不破坏最终的连接结果为原则，且各个表都能按规则连接的情况下，优先处理分布比例小的表；

(二)当在连接队列的某一个位置同时出现多个比例相同的候选数据表时，此时应比较表的大小，将数据表较小的进行优先处理。