|
MapReduce是一个编程模型，也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。用户首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合，输出中间的基于key/value pair的数据集合；然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值。 MapReduce架构的程序能够在大量的普通配置的计算机上实现并行化处理。这个系统在运行时只关心：如何分割输入数据，在大量计算机组成的集群上的调度，集群中计算机的错误处理，管理集群中计算机之间必要的通信。采用MapReduce架构可以使那些没有并行计算和分布式处理系统的开发经验的程序员有效利用分布式系统的丰富资源。 大多数运算都包含这样的操作：在输入数据的“逻辑”记录上应用Map操作得出一个中间key/value pair集合，然后在所有具有相同key值的value值上应用Reduce操作，从而达到合并中间的数据，得到一个想要的结果的目的。使用MapReduce模型，再结合用户实现的Map和Reduce函数，我们就可以非常容易的实现大规模并行化计算；通过MapReduce模型自带的“再次执行”（re-execution）功能，也提供了初级的容灾实现方案。 编程模型 MapReduce编程模型的原理是：利用一个输入key/value pair集合来产生一个输出的key/value pair集合。MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算：Map和Reduce。 用户自定义的Map函数接受一个输入key/value pair值，然后产生一个中间key/value pair值的集合。MapReduce库把所有具有相同中间key值I的中间value值集合在一起后传递给reduce函数。 用户自定义的Reduce函数接受一个中间key值的I和相关的一个value值的集合。Reduce函数合并这些value值，形成一个较小的value值的集合。一般的，每次Reduce函数调用只产生0或1个输出value值。通常我们通过一个迭代器把中间value值提供给Reduce函数，这样我们就可以处理无法全部放入内存中的大量的value值的集合。 实现 MapReduce模型可以有多种不同的实现方式。如何正确选择取决于具体的环境。例如，一种实现方式适用于小型的共享内存方式的机器，另外一种实现方式则适用于大型NUMA架构的多处理器的主机，而有的实现方式更适合大型的网络连接集群。 执行概括 通过将Map调用的输入数据自动分割为M个数据片段的集合，Map调用被分布到多台机器上执行。输入的数据片段能够在不同的机器上并行处理。使用分区函数将Map调用产生的中间key值分成R个不同分区，Reduce调用也被分布到多台机器上执行。分区数量（R）和分区函数由用户来指定。 |
|
|
