Java MapReduce通过2个字段转换为时间幻灯片

如何解决Java MapReduce通过2个字段转换为时间幻灯片

我有以下输入内容：

{"start_time": 1,"end_time" 3,"app_name": "app1"}
{"start_time": 2,"end_time" 4,"app_name": "app2"}
{"start_time": 3,"end_time" 5,"app_name": "app1"}
{"start_time": 3,"app_name": "app2"}
{"start_time": 10,"end_time" 12,"app_name": "app1"}
{"start_time": 15,"end_time" 17,"app_name": "app2"}

我需要将每个应用程序的输入转换为时间范围吗？ 输出应如下所示：

{app1,[{1,5},{10,12},app2 [{2,{15,17}]]

我考虑过要使用mapreduce，但是我不确定如何... 有任何想法吗？ 谢谢

解决方法

以下仅是一种可能的解决方案，不能保证是最佳的。

更新。 This is a demo I wrote for clarification. If people who see this have a better idea of improving,please tell me via github issues.

一开始，我们可以将问题分为三个部分：

1. 将map-reduce视为返回键值结果序列，那么这个问题的关键是什么？
2. 如何在地图部分期间设计返回类型？
3. 已映射时如何减少？

不言而喻，第0个问题的答案是app。因此，我们将输入分为两部分，一部分用于app1，另一部分用于app2。而且我们只研究了一部分，例如app2，因为这一部分比app1复杂一点。

在设计map函数时，应注意该类型必须易于还原，同时自然显示结果。考虑到结果，它以List<Pair>的形式显示。因此，第一个问题的答案是List<Pair>。

因此，我们使用mapToPair以(app,[(begin,end)])的形式映射输入的每一行。然后我们只考虑如何减少。

事情变得简单。归约过程本身就是一个经典问题-间隔合并，最经典的解决方案是O(nlogn)算法。但是这个问题是另一个版本，因为当减少时，列表本身自然地在两侧排序。因此可以省略排序部分，从而导致一种O(n+m)单遍合并排序算法。尝试将此算法应用于app2，即可成功。

副作用是，同时创建了List个Pair。一种可能的方法是使用可变设计，当省略冗余对时，适当地收集它们，而在需要创建新对时，只需使用收集的对即可。