1． 问题描述 在大规模数据处理中，常遇到的一类问题是，在海量数据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，因为在大规模数据处理环境下，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。 |
