1.4. Запрос на сложную обработку кластером | Tdg
1. Руководство по разработке приложений 1.4. Запрос на сложную обработку кластером

1.4. Запрос на сложную обработку кластером

Если требуется выполнить обработку всех данных в кластере, то её необходимо выполнять на всех экземплярах типа storage. Для этого можно использовать функцию map_reduce.

Сложная кластерная обработка по модели MapReduce в TDG состоит из трех этапов:

  • Map — выполняется на экземплярах с ролью storage;

  • Combine — выполняется на экземплярах с ролью storage;

  • Reduce — выполняется на экземпляре, где была вызвана функция map_reduce.

1.4.1. Синтаксис запроса

Функция map_reduce(type_name, filter, version, map_fn, combine_fn, reduce_fn, opts) имеет следующие аргументы:

  • type_name — имя агрегата;

  • filter — булевы выражения / предикаты;

  • version — номер версии;

  • map_fn — указатель на функцию для этапа Map;

  • combine_fn — указатель на функцию для этапа Combine;

  • reduce_fn — указатель на функцию для этапа Reduce;

  • opts — необязательные аргументы:

    • opts.map_args — дополнительные аргументы для этапа Map;

    • opts.combine_args — дополнительные аргументы для этапа Combine;

    • opts.combine_initial_state — исходное состояние для этапа Combine;

    • opts.reduce_args — дополнительные аргументы для этапа Reduce;

    • opts.reduce_initial_state — исходное состояние для этапа Reduce.

1.4.2. Этап Map

Сначала на каждом экземпляре c ролью storage будет вызвана функция map_fn, столько раз, сколько на этом экземпляре будет найдено подходящих объектов, соответствующих типу type_name и условиям filter.

Функция map_fn применяется к каждому найденному кортежу.

local map_res, err = map_fn(tuple, opts.map_args)

Эта функция может вернуть любые данные или nil.

Если функция вернет данные, то на следующем этапе эти данные будут использованы для запуска combine_fn. combine_fn будет вызвана столько раз, сколько раз вызовы map вернут данные.

1.4.3. Этап Combine

Эта стадия опциональна и нужна для того, чтобы по возможности уменьшить количество данных, полученных на стадии Map, перед их передачей по сети и дальнейшей обработкой.

Результат каждого вызова map_fn передаётся в combine_fn. Каждый вызов combine_fn осуществляется с передачей исходного состояния, равного результату предыдущего вызова combine_fn. Для первого вызова исходное состояние равно opts.combine_initial_state, либо равно пустой таблице, если этот параметр не задан.

local combine_res = opts.combine_initial_state or {}
local combine_res, err = combine_fn(combine_res, map_res, opts.combine_args)

Функция combine_fn также выполняется на роли storage.

Результат выполнения combine_fn аккумулируется в переменной combine_res и передается на ту роль, откуда был вызван map_reduce — в функцию reduce_fn.

1.4.4. Этап Reduce

Данный этап предназначен для завершения обработки данных со всего кластера.

Данные передаются по сети на экземпляр, откуда была вызвана функция map_reduce. Там будет вызвана функция reduce_fn. Эта функция будет вызвана столько раз, сколько экземпляров типа storage в кластере найдет подходящие объекты и, соответственно, вернет результат в combine_res.

local reduce_res, err = reduce_fn(combine_res, opts.reduce_initial_state, opts.reduce_args)

Результат reduce_fn возвращается как результат всего map_reduce.

Found what you were looking for?
Feedback