MapReduce入门介绍

江湖传说永流传：谷歌技术有”三宝”，GFS、MapReduce和大表（BigTable）！

谷歌在03到06年间连续发表了三篇很有影响力的文章，分别是03年SOSP的GFS，04年OSDI的MapReduce，和06年OSDI的BigTable。SOSP和OSDI都是操作系统领域的顶级会议，在计算机学会推荐会议里属于A类。SOSP在单数年举办，而OSDI在双数年举办。

那么这篇博客就来介绍一下MapReduce。

1. MapReduce是干啥的
   因为没找到谷歌的示意图，所以我想借用一张Hadoop项目的结构图来说明下MapReduce所处的位置，如下图。

Hadoop实际上就是谷歌三宝的开源实现，Hadoop MapReduce对应Google MapReduce，HBase对应BigTable，HDFS对应GFS。HDFS（或GFS）为上层提供高效的非结构化存储服务，HBase（或BigTable）是提供结构化数据服务的分布式数据库，Hadoop MapReduce（或Google MapReduce）是一种并行计算的编程模型，用于作业调度。
GFS和BigTable已经为我们提供了高性能、高并发的服务，但是并行编程可不是所有程序员都玩得转的活儿，如果我们的应用本身不能并发，那GFS、BigTable也都是没有意义的。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。

简单概括的说，MapReduce是将一个大作业拆分为多个小作业的框架（大作业和小作业应该本质是一样的，只是规模不同），用户需要做的就是决定拆成多少份，以及定义作业本身。

下面用一个贯穿全文的例子来解释MapReduce是如何工作的。

1. 例子：统计词频
   如果我想统计下过去10年计算机论文出现最多的几个单词，看看大家都在研究些什么，那我收集好论文后，该怎么办呢？

方法一：我可以写一个小程序，把所有论文按顺序遍历一遍，统计每一个遇到的单词的出现次数，最后就可以知道哪几个单词最热门了。

这种方法在数据集比较小时，是非常有效的，而且实现最简单，用来解决这个问题很合适。

方法二：写一个多线程程序，并发遍历论文。

这个问题理论上是可以高度并发的，因为统计一个文件时不会影响统计另一个文件。当我们的机器是多核或者多处理器，方法二肯定比方法一高效。但是写一个多线程程序要比方法一困难多了，我们必须自己同步共享数据，比如要防止两个线程重复统计文件。

方法三：把作业交给多个计算机去完成。

我们可以使用方法一的程序，部署到N台机器上去，然后把论文集分成N份，一台机器跑一个作业。这个方法跑得足够快，但是部署起来很麻烦，我们要人工把程序copy到别的机器，要人工把论文集分开，最痛苦的是还要把N个运行结果进行整合（当然我们也可以再写一个程序）。

方法四：让MapReduce来帮帮我们吧！

MapReduce本质上就是方法三，但是如何拆分文件集，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。

在介绍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。

1. map函数和reduce函数
   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。

map函数：接受一个键值对（key-value pair），产生一组中间键值对。MapReduce框架会将map函数产生的中间键值对里键相同的值传递给一个reduce函数。
reduce函数：接受一个键，以及相关的一组值，将这组值进行合并产生一组规模更小的值（通常只有一个或零个值）。
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。

[plain] view plain copy print?
map(String key, String value):
// key: document name
// value: document contents
for each word w in value:
EmitIntermediate(w, “1”);

reduce(String key, Iterator values):
// key: a word
// values: a list of counts
int 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