我用部署的是standalone模式,local单节点计算的时候,结果没问题,当集群计算的时候因为是分布式的,因此结果是乱序的。解决方法如下:
有以下Hive表的定义:
create table topic_recommend_score (
category_id int, topic_id bigint, score double, rank int );
这张表是我们业务里话题推荐分值表的简化版本。category_id代表分类ID,topic_id是话题ID,score是评分值。rank代表每个分类下话题分值的排名,用开窗函数计算出来的:row_number() over(partition by t.category_id order by t.score desc)
在对外提供推荐结果时,我们会将每个小组下排名前1000的话题ID取出,拼成一个逗号分隔的字符串,处理之后送入HBase供调用方查询。拼合的SQL语句如下:
select category_id,
concat_ws(',',collect_list(cast(topic_id as string))) from topic_recommend_score where rank >= 1 and rank <= 1000 group by category_id;
看起来没什么问题?但实际上是错误的。输出结果中总会有一些category_id对应的列表顺序异常,比如本来排名正数与排名倒数的两批ID调换了位置,即rank变成了n-3, n-2, n-1, n, 5, 6, 7, ..., n-4, 1, 2, 3, 4
。
产生这个问题的根本原因自然在MapReduce,如果启动了多于一个mapper/reducer来处理数据,select出来的数据顺序就几乎肯定与原始顺序不同了。考虑把mapper数固定成1比较麻烦(见我之前写的那篇Hive调优文章),也不现实,所以要迂回地解决问题:把rank加进来再进行一次排序,拼接完之后把rank去掉。如下:
select category_id,
regexp_replace(
concat_ws(',', sort_array( collect_list( concat_ws(':',lpad(cast(rank as string),5,'0'),cast(topic_id as string)) ) ) ), '\\d+\:','') from topic_recommend_score where rank >= 1 and rank <= 1000 group by category_id;
这里将rank放在了topic_id之前,用冒号分隔,然后用sort_array函数对collect_list之后的结果进行排序(只支持升序)。特别注意,rank必须要在高位补足够的0对齐,因为排序的是字符串而不是数字,如果不补0的话,按字典序排序就会变成1, 10, 11, 12, 13, 2, 3, 4...
,又不对了。
将排序的结果拼起来之后,用regexp_replace函数替换掉冒号及其前面的数字,大功告成。
作者:LittleMagic
链接:https://www.jianshu.com/p/3ed003b17f44
来源:简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。