1.4. Запрос на сложную обработку кластером¶
Если требуется выполнить обработку всех данных в кластере, то её необходимо
выполнять на всех инстансах типа storage, для этого можно использовать
функцию map_reduce.
Сложная кластерная обработка по модели MapReduce в TDG состоит из 3 этапов:
- Map – выполняется на инстансах с ролью
storage; - Combine – выполняется на инстансах с ролью
storage; - Reduce – выполняется на инстансе, 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 инстансе c ролью storage будет вызвана функция map_fn,
столько раз, сколько на этом инстансе будет найдено подходящих объектов (типа
type_name и соответствующих 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 (которая 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 comvine_fn (для первого вызова исходное
состояние равно opts.combine_initial_state, либо, если этот параметр не задан,
то равно пустой таблице).
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 инстанс, откуда была вызвана функция map_reduce.
Там будет вызвана функция reduce_fn. Эта функция будет вызвана столько
раз, сколько инстансов 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.