Hive、MapReduce、Spark分布式生成唯一数值型ID

在实际业务场景下，经常会遇到在Hive、MapReduce、Spark中需要生成唯一的数值型ID。

一般常用的做法有：

MapReduce中使用1个Reduce来生成;

Hive中使用row_number分析函数来生成，其实也是1个Reduce;

借助HBase或Redis或Zookeeper等其它框架的计数器来生成;

数据量不大的情况下，可以直接使用1和2方法来生成，但如果数据量巨大，1个Reduce处理起来就非常慢。

在数据量非常大的情况下，如果你仅仅需要唯一的数值型ID，注意：不是需要”连续的唯一的数值型ID”，那么可以考虑采用本文中介绍的方法，否则，请使用第3种方法来完成。

Spark中生成这样的非连续唯一数值型ID，非常简单，直接使用zipWithUniqueId()即可。

参考zipWithUniqueId()的方法，在MapReduce和Hive中，实现如下：

在Spark中，zipWithUniqueId是通过使用分区Index作为每个分区ID的开始值，在每个分区内，ID增长的步长为该RDD的分区数，那么在MapReduce和Hive中，也可以照此思路实现，Spark中的分区数，即为MapReduce中的Map数，Spark分区的Index，即为Map Task的ID。Map数，可以通过JobConf的getNumMapTasks()，而Map Task ID，可以通过参数mapred.task.id获取，格式如：attempt_1478926768563_0537_m_000004_0，截取m_000004_0中的4，再加1，作为该Map Task的ID起始值。注意：这两个只均需要在Job运行时才能获取。另外，从图中也可以看出，每个分区/Map Task中的数据量不是绝对一致的，因此，生成的ID不是连续的。

下面的UDF可以在Hive中直接使用：

1. package com.lxw1234.hive.udf; 
2.   
3. import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MapredContext; 
4. import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException; 
5. import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException; 
6. import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.UDFType; 
7. import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF; 
8. import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector; 
9. import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory; 
10. import org.apache.hadoop.io.LongWritable; 
11.   
12. @UDFType(deterministic = false, stateful = true) 
13. public class RowSeq2 extends GenericUDF { 
14.      
15.     private static LongWritable result = new LongWritable(); 
16.     private static final char SEPARATOR = '_'; 
17.     private static final String ATTEMPT = "attempt"; 
18.     private long initID = 0l; 
19.     private int increment = 0; 
20.      
21.      
22.     @Override 
23.     public void configure(MapredContext context) { 
24.         increment = context.getJobConf().getNumMapTasks(); 
25.         if(increment == 0) { 
26.             throw new IllegalArgumentException("mapred.map.tasks is zero"); 
27.         } 
28.          
29.         initID = getInitId(context.getJobConf().get("mapred.task.id"),increment); 
30.         if(initID == 0l) { 
31.             throw new IllegalArgumentException("mapred.task.id"); 
32.         } 
33.          
34.         System.out.println("initID : " + initID + "  increment : " + increment); 
35.     } 
36.      
37.     @Override 
38.     public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) 
39.             throws UDFArgumentException { 
40.         return PrimitiveObjectInspectorFactory.writableLongObjectInspector; 
41.     } 
42.   
43.     @Override 
44.     public Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException { 
45.         result.set(getValue()); 
46.         increment(increment); 
47.         return result; 
48.     } 
49.      
50.     @Override 
51.     public String getDisplayString(String[] children) { 
52.         return "RowSeq-func()"; 
53.     } 
54.      
55.     private synchronized void increment(int incr) { 
56.         initID += incr; 
57.     } 
58.      
59.     private synchronized long getValue() { 
60.         return initID; 
61.     } 
62.      
63.     //attempt_1478926768563_0537_m_000004_0 // return 0+1 
64.     private long getInitId (String taskAttemptIDstr,int numTasks) 
65.             throws IllegalArgumentException { 
66.         try { 
67.             String[] parts = taskAttemptIDstr.split(Character.toString(SEPARATOR)); 
68.             if(parts.length == 6) { 
69.                 if(parts[0].equals(ATTEMPT)) { 
70.                     if(!parts[3].equals("m") && !parts[3].equals("r")) { 
71.                         throw new Exception(); 
72.                     } 
73.                     long result = Long.parseLong(parts[4]); 
74.                     if(result >= numTasks) { //if taskid >= numtasks 
75.                         throw new Exception("TaskAttemptId string : " + taskAttemptIDstr 
76.                                 + "  parse ID [" + result + "] >= numTasks[" + numTasks + "] .."); 
77.                     } 
78.                     return result + 1; 
79.                 } 
80.             } 
81.         } catch (Exception e) {} 
82.         throw new IllegalArgumentException("TaskAttemptId string : " + taskAttemptIDstr 
83.                 + " is not properly formed"); 
84.     } 
85.      
86. } 
87.   

有一张去重后的用户id(字符串类型)表，需要位每个用户id生成一个唯一的数值型seq:

1. ADD jar file:///tmp/udf.jar; 
2. CREATE temporary function seq2 as 'com.lxw1234.hive.udf.RowSeq2'; 
3.   
4. hive>> desc lxw_all_ids; 
5. OK 
6. id                      string                                       
7. Time taken: 0.074 seconds, Fetched: 1 row(s) 
8. hive> select * from lxw_all_ids limit 5; 
9. OK 
10. 01779E7A06ABF5565A4982_cookie 
11. 031E2D2408C29556420255_cookie 
12. 03371ADA0B6E405806FFCD_cookie 
13. 0517C4B701BC1256BFF6EC_cookie 
14. 05F12ADE0E880455931C1A_cookie 
15. Time taken: 0.215 seconds, Fetched: 5 row(s) 
16. hive> select count(1) from lxw_all_ids; 
17. 253402337 
18.   
19. hive> create table lxw_all_ids2 as select id,seq2() as seq from lxw_all_ids; 
20. … 
21. Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 27; number of reducers: 0 
22. … 
23.   
24.   
25.   

该Job使用了27个Map Task，没有使用Reduce，那么将会产生27个结果文件。

再看结果表中的数据：

1. hive> select * from lxw_all_ids2 limit 10; 
2. OK 
3. 766CA2770527B257D332AA_cookie   1 
4. 5A0492DB0000C557A81383_cookie   28 
5. 8C06A5770F176E58301EEF_cookie   55 
6. 6498F47B0BCAFE5842B83A_cookie   82 
7. 6DA33CB709A23758428A44_cookie   109 
8. B766347B0D27925842AC2D_cookie   136 
9. 5794357B050C99584251AC_cookie   163 
10. 81D67A7B011BEA5842776C_cookie   190 
11. 9D2F8EB40AEA525792347D_cookie   217 
12. BD21077B09F9E25844D2C1_cookie   244 
13.   
14. hive> select count(1),count(distinct seq) from lxw_all_ids2; 
15. 253402337       253402337 
16.   

limit 10只从第一个结果文件，即MapTaskId为0的结果文件中拿了10条，这个Map中，start=1，increment=27，因此生成的ID如上所示。

count(1),count(distinct seq)的值相同，说明seq没有重复值，你可以试试max(seq)，结果必然大于253402337，说明seq是”非连续唯一数值型ID“.

本文作者：佚名

来源：51CTO