Hadoop Haloop

hadoop解决迭代的MapReduce问题，有很多大数据分析需要迭代计算，而MapReduce框架对迭代计算支持度不够

MapReduce产生的问题

每次执行都需要重新装在数据，重新处理，但迭代过程中，有动态数据和静态数据两类，静态数据处理带来额外的开销
迭代终止稳定点的判断过程在每次迭代中需要额外的MapReduce计算

MapReduce局限性

任务调度开销
磁盘读取开销
网络传输开销

Hadoop解决思路

对于任务调度的开销：把循环体控制在job内，避免多次重复启动(Loop Control模块)
对于磁盘读取开销：实现了MapReduce静态数据缓存(Task Scheduler促成数据本地化调度)
对于网络传输开销：将终止条件的判断变得稳定和高效

寻找多跳邻居算法来理解Hadoop

多跳邻居算法数学表示

F表是邻居表，MR1是表的连接操作和表的投影操作，很容易理解
MR2是过滤老朋友的操作，例如Eric的两跳邻居可以从Eric到Allice再回到Eric，因此需要把之前的重复朋友去掉，防止寻找的朋友回到了之前迭代的结果，因此需要减掉，防止在中间结果的地方一致迭代。

Hadoop代码形式main函数

Main：
Job job = new Job()
job.AddMap(MapJoin, 1)
job.AddReduce(ReduceJoin, 2) #MR1
job.AddMap(MapDistinct, 1)
job.AddReduce(ReduceDistinct, 2) #MR2
job.setDistanceMeasure(ResultDistance)#由ResultDistance函数控制迭代结束
job.setFixedPointThreshold(1) #ResultDistance函数的结果小于1的时候停止迭代
job.setMaxNumOfIteration(2)#寻找2跳邻居，迭代两轮
job.setInput(IterationInput)#每一轮迭代的输入
job.setStepInput(StepInput)#一个MapReduce任务每一个步骤的输入
job.AddInvariantTable(#1) #不变的表1
job.SetReducerInputCache(true) #输入缓存
job.summit()

MapJoin

使用的是Si.name2也就是values进行的连接操作，初始的时候，输出的是F表#1，后期输出的是Si-1表#2

Input:Key k, Value v, int interation
if v from F
	then output(v.name1, v.name2, #1)
else
	output(v.name2, v.name1, #2)#Si-1的value为name1，后面进行输出
end if

ReduceJoin

做笛卡尔积运算
输出同一个name1或者name2的姓名以及间接关联的邻居姓名

Input:Key key, set values, set invariantValues, int iteration
output(product(values, invariantValues))

MapDistinct

输出为U Sj的两个姓名以及迭代下标

Input: Key key, value v, int iteration
output(v.name1, v.name2, iteration)

ReduceDistinct

统计U Sj，也就是T3，并且用T2-T3

Input:Key key, set values, int iteration
for name in values
	if name.iteration < iteration
		then set_odd.add(name)
	else
		set_new.add(name)
end for
output(product(key, distinct(set_new-set_odd)))

InterationInput

MR1的输入

Input:int iteration
if iteration == 1 then
	return F U ^S0
else
	return ^Si-1

StepInput

MR2的输入

Input:int step
if step == 2
	return U ^Sj

理解Hadoop