mapreduce hash

### MapReduce中的Hash实现原理

在MapReduce框架内，哈希函数主要用于两个方面：键值对分配到不同的Reducer以及中间结果的本地化存储管理。

#### 键值对分配到不同Reducer

为了确保相同key的数据会被发送给同一个reducer处理，在map阶段结束时产生的<key,value>对需要按照一定的规则划分(partition)，默认情况下采用的是`HashPartitioner`类来完成这项工作[^5]。具体来说就是利用hash算法计算每个key对应的散列值(hash code),再通过对reduce task数量取模得到最终的目标分区编号。这种方式能基本保证负载均衡的同时也存在一些潜在问题比如热点key可能会造成某些task压力过大。

public class HashPartitioner<K2, V2> extends Partitioner<K2, V2> {
    @Override
    public int getPartition(K2 key, V2 value, int numPartitions) {
        return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numPartitions;
    }
}

#### 中间结果本地化存储管理

当Mapper输出大量临时文件时，为了避免过多的小型随机写入影响性能，通常会在内存缓冲区中累积一定量后再批量写出磁盘。此时同样依赖于hash机制来进行快速查找定位已存在的bucket位置从而提高效率。此外，在shuffle过程中也会涉及到网络传输层面基于socket buffer大小等因素调整实际包尺寸等细节优化措施[^4]。

### 应用场景举例

- **数据去重**：对于海量日志记录去除重复项的任务而言，可以直接把整条记录作为key传入mapper，经由上述partition策略自动聚合同一内容至特定reducer汇总统计即可达成目的；

- **Top N查询**：如果想要找出访问次数最多的前N个URL链接，则可以在combiner环节预先筛选部分候选集减少后续通信开销，而整体流程依旧遵循标准模型不变；

- **倒排索引构建**：搜索引擎后台常需建立文档ID与关键词之间的映射关系表，借助于高效稳定的hash映射特性可加速此过程并支持灵活扩展需求变化。