作者：天才愤青2_735 | 来源：互联网 | 2023-09-10 01:28
篇首语：本文由编程笔记#小编为大家整理，主要介绍了谷歌技术"三宝"之MapReduce！相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
大家好，我是勾叔。今天整理了MapReduce的资料，分享给大家。
Hadoop MapReduce（或Google MapReduce）是一种并行计算的编程模型，用于作业调度。MapReduce的伟大之处就在于让不熟悉并行编程的程序员也能充分发挥分布式系统的威力。
简单来说，MapReduce是将一个大作业拆分为多个小作业的框架（规模不同），用户需要做的就是决定拆成多少份，以及定义作业本身。
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MapReduce本质上就是第三种方法，但如何拆分文件集，如何copy程序，如何整合结果这些都是框架定义好的。我们只要定义好这个任务（用户程序），其它都交给MapReduce。
介绍MapReduce如何工作之前，先讲讲两个核心函数map和reduce以及MapReduce的伪代码。
map函数和reduce函数是交给用户实现的，这两个函数定义了任务本身。
仍以统计词频为例来讲解。
统计词频的MapReduce函数的核心代码非常简短，主要就是实现这两个函数。
map(String key, String value):// key: document name// value: document contentsfor each word w in value:EmitIntermediate(w, "1");
reduce(String key, Iterator values):// key: a word// values: a list of countsint result = 0;for each v in values:result += ParseInt(v);Emit(AsString(result));
在统计词频的例子里，map函数接受的键是文件名，值是文件的内容，map逐个遍历单词，每遇到一个单词w，就产生一个中间键值对，这表示单词w咱又找到了一个；MapReduce将键相同（都是单词w）的键值对传给reduce函数，这样reduce函数接受的键就是单词w，值是一串"1"（最基本的实现是这样，但可以优化），个数等于键为w的键值对的个数，然后将这些“1”累加就得到单词w的出现次数。最后这些单词的出现次数会被写到用户定义的位置，存储在底层的分布式存储系统（GFS或HDFS）。
从最上方的user program开始，user program链接了MapReduce库，实现了基本的Map函数和Reduce函数。图中执行的顺序用数字标记。
MapReduce库先把user program的输入文件划分为M份（M为用户定义），每一份通常有16MB到64MB。
user program副本中有一个称为master，其余称为worker，master是负责调度的，为空闲worker分配作业（Map作业或者Reduce作业），worker的数量也是可以由用户指定的。
被分配了Map作业的worker，开始读取对应分片的输入数据，Map作业数量是由M决定的，和split一一对应；Map作业从输入数据中抽取出键值对，每一个键值对都作为参数传递给map函数，map函数产生的中间键值对被缓存在内存中。
缓存的中间键值对会被定期写入本地磁盘，而且被分为R个区，R的大小是由用户定义的，将来每个区会对应一个Reduce作业；这些中间键值对的位置会被通报给master，master负责将信息转发给Reduce worker。
master通知分配了Reduce作业的worker它负责的分区在什么位置（不止一个位置，每个Map作业产生的中间键值对都可能映射到所有R个不同分区），当Reduce worker把所有它负责的中间键值对都读过来，先进行排序使得相同键的键值对聚集在一起。），排序是必须的。
reduce worker遍历排序后的中间键值对，对于每个唯一的键，都将键与关联的值传递给reduce函数，reduce函数产生的输出会添加到这个分区的输出文件中。
当所有的Map和Reduce作业都完成了，master唤醒正版的user program，MapReduce函数调用返回user program的代码。
所有执行完毕后，MapReduce输出放在了R个分区的输出文件中（分别对应一个Reduce作业）。用户通常并不需要合并这R个文件，而是将其作为输入交给另一个MapReduce程序处理。整个过程中，输入数据是来自底层分布式文件系统（GFS）的，中间数据是放在本地文件系统的，最终输出数据是写入底层分布式文件系统（GFS）的。而且我们要注意Map/Reduce作业和map/reduce函数的区别：Map作业处理一个输入数据的分片，可能需要调用多次map函数来处理每个输入键值对；Reduce作业处理一个分区的中间键值对，期间要对每个不同的键调用一次reduce函数，Reduce作业最终也对应一个输出文件。
假设咱们定义M=5，R=3，并且有6台机器，一台master。
由于map worker数量不够，首先处理了分片1、3、4，并产生中间键值对；当所有中间值都准备好了，Reduce作业就开始读取对应分区，并输出统计结果。
用户最主要的任务是实现map和reduce接口，但还有一些有用的接口是向用户开放的。
an input reader。这个函数会将输入分为M个部分，并且定义了如何从数据中抽取最初的键值对，比如词频的例子中定义文件名和文件内容是键值对。
a partition function。这个函数用于将map函数产生的中间键值对映射到一个分区里去，最简单的实现就是将键求哈希再对R取模。
a compare function。这个函数用于Reduce作业排序，这个函数定义了键的大小关系。
an output writer。负责将结果写入底层分布式文件系统。
a combiner function。实际就是reduce函数，这是用于前面提到的优化的，比如统计词频时，如果每个要读一次，因为reduce和map通常不在一台机器，非常浪费时间，所以可以在map执行的地方先运行一次combiner，这样reduce只需要读一次了。
map和reduce函数（不做展开）。
MapReduce已经有多种实现，除了谷歌自己的实现外，还有著名的hadoop，区别是谷歌是c++，而hadoop是用java。
![[c++基础]STL](https://img.php1.cn/3c972/1edc8/c5a/a04ecc977fd8ed28.jpeg)
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