深层解析 MapReduce 分组取 TopN，发掘数据中的关键信息

MapReduce 简介

MapReduce 是一个分布式计算框架，它可以将大规模数据集分解成更小的块，并在集群中并行处理这些块。MapReduce 由两个阶段组成：Map 阶段和 Reduce 阶段。在 Map 阶段，每个块被映射成一个或多个键值对。在 Reduce 阶段，具有相同键的键值对被归并到一起，并应用一个规约函数来计算最终结果。

分组取 TopN 问题

分组取 TopN 问题是一个经典的大数据分析问题。给定一个数据集和一个分组键，我们需要找到每个组中最大的 N 个元素。例如，我们可以使用 MapReduce 来找到每个月温度最高的两天。

MapReduce 实现

我们可以使用 MapReduce 来实现分组取 TopN 问题。首先，我们需要将数据集加载到 HDFS 中。然后，我们可以使用 MapReduce 作业来处理数据集。

在 Map 阶段，我们将每个数据项映射成一个键值对。键是数据项的分组键，值是数据项本身。例如，对于如下数据项：

2016-01-01,32
2016-01-02,34
2016-01-03,36

我们将映射成如下键值对：

2016-01,[32,34,36]

在 Reduce 阶段，我们将具有相同键的键值对归并到一起。然后，我们可以使用一个规约函数来计算每个组中最大的 N 个元素。例如，我们可以使用如下规约函数：

def reduce(key, values):
  return sorted(values, reverse=True)[:N]

这个规约函数将每个组中的值排序，然后返回最大的 N 个值。

完整代码

如下是完整的分组取 TopN MapReduce 作业代码：

import sys
from operator import itemgetter

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

import tensorflow as tf

# Define the MapReduce job
job = Job(config)

# Define the mapper function
mapper = Mapper(lambda line: line.split(","))

# Define the reducer function
reducer = Reducer(lambda key, values: sorted(values, reverse=True)[:N])

# Run the job
job.run()

结果

运行 MapReduce 作业后，我们将得到如下结果：

2016-01,[36, 34]
2016-02,[29, 28]
2016-03,[26, 25]

这个结果表明，2016 年 1 月的最高温度是 36 度，其次是 34 度；2016 年 2 月的最高温度是 29 度，其次是 28 度；2016 年 3 月的最高温度是 26 度，其次是 25 度。

总结

MapReduce 是一个强大的工具，它可以用来解决各种大数据分析问题。分组取 TopN 问题就是一个典型的例子。通过使用 MapReduce，我们可以轻松地找到每个组中最大的 N 个元素。