（第7篇）八斗学习课堂笔记-【01、02】推荐系统

第一步：召回阶段：用token检索item，（比如8个item）

第二步：过滤阶段：把劣质的item过滤掉，（剩余5个item）

第三步：排序，把好的item排前面

第四步：截断，取TopN

其中，第一步和第二步属于粗排阶段，侧重于召回；第三、第四步属于精排阶段，侧重于准确。

建库：

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【02】MR实践复习

1、架构

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2、mapreduce（复习）

2.1 MR基本概念

（1）通常一个集群中，有这几个角色：master、slave、client

（2）数据副本 —— 数据高可用、容灾

（3）mapreduce —— 分而治之思想

（4）一个split和一个map是一对一的关系

（5）开发java相当于开发函数，开发python等脚本，相当于规定好标准输入和输出

（6）hadoop 1.0 -> hadoop 2.0

hadoop1.0：

主：jobtracker、namenode

从：tasktracker、datanode

TaskTracker通过slot数目（可配置参数）限定Task的并发度

进程：worker

hadoop 2.0：

主：ResourceMgr（RM资源调度）、ApplicationManager（AM任务调度）

从：NodeManager（NM）

进程：容器（Container）

* 先排序再溢写

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单机调试：

cat input | mapper | sort | reducer > output

节点上，分发目标path：

 /usr/local/src/hadoop-2.6.5/tmp/nm-local-dir/usercache/root/appcache/application_1543137200099_0011/container_1543137200099_0011_01_000001

杀死任务：

yarn application -kill application_1543137200099_0011

2.2 实践代码

（1）wordcount

（2）全排序

(a) 单reducer：依赖框架自身的sort功能

方式①：通过加一个很大的base_count，保证key对齐，依赖字典序完成全局排序

第一个代码：mr_allsort_1reduce_python（base count）

	  -jobconf "mapred.reduce.tasks=1"

方式②：通过配置完成全排序，不需要设置base_count

第二个代码：mr_allsort_1reduce_python_2 （通过配置完成）依赖于框架自身的sort功能

	  # 指定按 key 做 partition

       -partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner

      # 利用该配置可以完成二次排序

       -jobconf  org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedComparator \

      # 利用该配置可以完成key排序

      # 1 代表第一列

       -jobconf stream.num.map.output.key.fields=1 \

      # 设置map分隔符的位置，该位置前的为key，之后的为value

      # "-k1,1" 表示从第1个字段开始，到第一个字段结束，即第一个字段

      -jobconf mapred.text.key.partitioner.options="-k1,1" \

       # 设置key中需要比较的字段或字节范围

       # 选择哪一部分做partition，n是指数字

      -jobconf mapred.text.key.comparator.options="-k1,1n" \

      -jobconf mapred.reduce.tasks=1

(b) 多reducer

mr_allsort_python（多桶）

适合大数据

	-jobconf mapred.reduce.tasks=2 \

     # 二次排序的时候需要指定哪个是key，2代表前面两个字段区域作为key

	-jobconf stream.num.map.output.key.fields=2 \

     # 指定第一个字段是key，指定partition阶段的key值，用于分发

    -jobconf num.key.fields.for.partition=1 \

    -partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner

//    mapred.text.key.partitioner.options，

//    这个参数可以认为是 num.key.fields.for.partition的升级版

//    它可以指定不仅限于key中的前几个字段用做partition，

//    而是可以单独指定 key中某个字段或者某几个字段一起做partition。

（3）白名单——分发

    -file：把本地的文件分发到各个节点

    -cachefile：把hdfs的压缩文件分发到各个节点

    -archivefile：把hdfs的压缩目录分发到各个节点

#  操作

 tar cvzf w.tar.gz white_list_1  white_list_2

（4）压缩

# 指定map的输出是否压缩，有助于减小数据量，减小io压力

# 通过该方法可以控制map个数，形成压缩文件之后不会再进行split

mapred.compress.map.output

# 指定map的输出压缩算法

mapred.map.output.compression.codec

（5）join

例如：相同的key，value拼成一起

-jobconf stream.num.map.output.key.fields=2 \

-jobconf num.key.fields.for.partition=1

3、一个简易demo，检索系统

名单信息：

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# python main.py 9999

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通过网页打开9999端口，并输入userid

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一起学习一起讨论的可以加我V一起分享：我的名字叫甘世玉， v：姓名全拼1026

我这边有一些大数据的课程可以分享给你

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