第二篇，Google MapReduce架構啟示（上）。

很多時候，定義清楚問題比解決問題更難。

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什么是MapReduce？

它不是一個產品，而是一種解決問題的思路，它有多個工程實現，Google在論文中也給出了它自己的工程架構實現。

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MapReduce這個編程模型解決什么問題？

能夠用分治法解決的問題，例如：

• 網頁抓取

• 日志處理

• 索引倒排

• 查詢請求匯總

• …

畫外音：能夠發現，現實中有許多基于分治的應用需求。

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為什么是Google，發明了這個模型？

Google網頁抓取，分析，倒排的多個應用場景，當時的技術體系，解決不了Google大數據量高并發量的需求，Google被迫進行技術創新，思考出了這個模型。

畫外音：誰痛誰想辦法。

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為什么MapReduce對“能夠用分治法解決的問題”特別有效？

分治法，是將一個大規模的問題，分解成多個小規模的問題(分)，多個小規模問題解決，再統籌小問題的解(合)，就能夠解決大規模的問題。

畫外音：分治法詳見《分治法與減治法》。

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Google MapReduce為什么能夠成功？

Google為了方便用戶使用系統，提供給了用戶很少的接口，去解決復雜的問題。
(1)?Map函數接口：處理一個基于key/value(后簡稱kv)的成對(pair)數據集合，同時也輸出基于kv的數據集合；
(2)?Reduce函數接口：用來合并Map輸出的kv數據集合；

畫外音：MapReduce系統架構，能在大規模普通PC集群上實現并行處理，和GFS等典型的互聯網架構類似。

用戶僅僅關注少量接口，不用關心并行、容錯、數據分布、負載均衡等細節，又能夠解決很多實際的問題，還有這等好事！

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能不能舉一個例子，說明下MapReduce的Map函數與Reduce函數是如何解決實際問題的？

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舉例：假設要統計大量文檔中單詞出現的個數。

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Map

輸入KV：pair(文檔名稱，文檔內容)

輸出KV：pair(單詞，1)

畫外音：一個單詞出現一次，就輸出一個1。

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Reduce

輸入KV：pair(單詞，1)

輸入KV：pair(單詞，總計數)

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以下是一段偽代碼，
Map(list<pair($doc_name, $doc_content)>){

? ? foreach(pair in list)

? ? ? ? foreach($word in $doc_content)

? ? ? ? ? ? echo pair($word, 1); // 輸出list<k,v>

}

畫外音：如果有多個Map進程，輸入可以是一個pair，不是一個list。

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Reduce(list<pair($word, $count)>){// 大量(單詞,1)

? ? map<string,int> result;

? ? foreach(pair in list)

? ? ? ? result[$word] += $count;

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? ? foreach($keyin result)

? ? ? ? echo pair($key, result[$key]); // 輸出list<k,v>

}

畫外音：即使有多個Reduce進程，輸入也是list<pair>，因為它的輸入是Map的輸出。

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最早在單機的體系下計算，輸入數據量巨大的時候，處理很慢。如何能夠在短時間內完成處理，很容易想到的思路是，將這些計算分布在成百上千的主機上，但此時，會遇到各種復雜的問題，例如：

• 并行計算

• 數據分發

• 錯誤處理

• 集群通訊

• …

這些綜合到一起，就成為了一個困難的問題，這也是Google MapReduce工程架構要解決的問題，也就是下一章將要分享的問題，敬請期待。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Google MapReduce到底解决什么问题？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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