Understanding Cubert Concepts（一）Partitioned BlocksCubert Concepts
对于Cubert，我们要理解其核心的一些概念，比如BLOCK。这些概念也是区别于传统的关系型范式（Pig，Hive）等数据处理流程并使得Cubert在大规模数据下JOIN和Aggregation中取胜的关键因素。（自己测下来，CUBE的计算效率比Hive高好多倍。）
BLOCK
Cubert定义了一个BLOCK的概念，分为两种:Partitioned Blocks & Co-ParitionedBlocks
Hubert将这些Block存储为特殊的格式，叫做Rubix Format
Partitioned Blocks
从字面上来看，叫做分区块。 比如说有一个pageviews表，有三个列，分别为：memberId(int),pagekey(string),timestamp(long) 通常在HDFS中，这些数据会被切分为一个个的文件(part-00000.avro, part-00001.avro, etc)，然后置于某一个目录下，这些数据默认是没有被分区和排序的。
然而，在Cubert的世界里，我们鼓励数据能被更加结构化的存储。
更确切的来说，我们希望数据能够根据一些分区键来进行分区成一些数据单元，这些数据单元就是Cubert中的Partitioned Blocks， 而且我们希望在每个Block中的数据能够在某些列上是有序的。
PS：这里面涉及到2个概念：PartitionKeys 和 SortKeys，对应于上述的分区键和排序键。
BLOCKGEN
将Raw data转化为partitioned和sorted的data units的过程称为BLOCKGEN。这个是Cubert语法里一个非常重要的操作符。
这张图告诉我们： 1. 我们有一个table，2列，JK和GK 2. BLOCKGEN的过程就是选择一个partitionKey为JK，根据这个分区键来对数据块分区。然后对分区后的数据块内部选择GK作为排序键，来对分区后的数据块排序。 3. 这样原始数据划分称为了2个partitionedBlocks即BLOCK#1，BLOCK#2
BLOCKGEN Checklist
作为一个Cubert的开发者，我们需要遵从4个规范：
1.定义PartitionKeys
从这个数据集的列中选择要根据哪几个列进行分区。 举个来说： 对于pageviews这个表： 如果指定分区键为memberId,那么我们可以确定的是，所有memberId=1234的数据Row都会被分区到一个partitionedBlock中去.
2.定义SortKeys（可选）
从这个数据集的列中选择要根据哪几个列进行排序，如果不指定，默认和分区键相同。 Note：这个排序操作不是全局排序，只是在每个已经分区好的block内部进行局部排序。 举个来说： 还是pageviews这个表： 我们分区后的数据，可以根据timestamp这个时间字段，，在对block内部的rows进行排序。
3.定义代价函数CostFunction
前面一直提到分区，具体如何来划分block呢？这时候cost function起到了作用：
4.存储结果数据格式（必须）为RUBIX格式
RUBIX是一种特殊的数据格式，它存储了数据的一些索引细信息和BLOCKGEN过程需要的一些metadata
Creating Partitioned Blocks（Demo）
Note： BLOCKGEN是一个shuffle command
该程序的分区键：memberId 排序键：timestamp
JOB “our first BLOCKGEN”REDUCERS 10;MAP {data = AVRO();}// Create blocks that are (a) partitioned on memberId, (b) sorted on timestamp, and// (c) have a BLOCKGEN data PARTITIONED ON memberId SORTED ON timestamp;// ALWAYS store BLOCKGEN data using RUBIX file format!STORE data INTO “/path/to/output” USING RUBIX();END
由于我们设定了reducer的个数为10，那么将会有10个part-xxx.rbx文件，e.g.：（part-r-00000.rbx through part-r-00009.rbx）
Note：每个rbx文件中可以包含>=1个block。所以不用担心会生产太多的file.
参考
Cubert官方文档blocks
Ps：本文的写作是基于对Cubert官方文档的翻译和个人对Cubert的理解综合完成 ：）
原创文章，转载请注明：
转载自：OopsOutOfMemory盛利的Blog， 作者： OopsOutOfMemory
本文链接地址：
注：本文基于署名-非商业性使用-禁止演绎 2.5 中国大陆(CC BY-NC-ND 2.5 CN)协议，欢迎转载、转发和评论，但是请保留本文作者署名和文章链接。如若需要用于商业目的或者与授权方面的协商，请联系我。
看不见我将要去的地方，记不得我已经去过的地方。
