MapReduce简介

MapReduce简介，MapReduce是Hadoop解决大规模数据分布式计算的方案。大数据计算的核心思路是移动计算比移动数据更划算。既然计算方法跟传统计算方法不一样，移动计算而不是移动数据，那么用传统的编程模型进行大数据计算就会遇到很多困难，因此Hadoop大数据计算使用了一种叫作MapReduce的编程模型。

在Hadoop问世之前，其实已经有了分布式计算，只是那个时候的分布式计算都是专用的系统，只能专门处理某一类计算，比如进行大规模数据的排序。很显然，这样的系统无法复用到其他的大数据计算场景，每一种应用都需要开发与维护专门的系统。而Hadoop MapReduce的出现，使得大数据计算通用编程成为可能。我们只要遵循MapReduce编程模型编写业务处理逻辑代码，就可以运行在Hadoop分布式集群上，无需关心分布式计算是如何完成的。也就是说，我们只需要关心业务逻辑，不用关心系统调用与运行环境，这和我们目前的主流开发方式是一致的。

其实MapReduce编程模型并不是Hadoop原创，甚至也不是Google原创，但是Google和Hadoop创造性地将MapReduce编程模型用到大数据计算上，立刻产生了神奇的效果，看似复杂的各种各样的机器学习、数据挖掘、SQL处理等大数据计算变得简单清晰起来。

MapReduce既是一个编程模型，又是一个计算框架。也就是说，开发人员必须基于MapReduce编程模型进行编程开发，然后将程序通过MapReduce计算框架分发到Hadoop集群中运行。我们先看一下作为编程模型的MapReduce。

MapReduce编程模型计算过程和原理

为什么说MapReduce是一种非常简单又非常强大的编程模型？

简单在于其编程模型只包含Map和Reduce两个过程:map的主要输入是一对<Key, Value>值，经过map计算后输出一对<Key, Value>值；然后将相同Key合并，形成<Key, Value集合>；再将这个<Key, Value集合>输入reduce，经过计算输出零个或多个<Key, Value>对。

同时，MapReduce又是非常强大的，不管是关系代数运算（SQL计算），还是矩阵运算（图计算），大数据领域几乎所有的计算需求都可以通过MapReduce编程来实现。
下面，我以WordCount程序为例，一起来看下MapReduce的计算过程。

WordCount主要解决的是文本处理中词频统计的问题，就是统计文本中每一个单词出现的次数。如果只是统计一篇文章的词频，几十KB到几MB的数据，只需要写一个程序，将数据读入内存，建一个Hash表记录每个词出现的次数就可以了。这个统计过程你可以看下面这张图。

如果用Python语言，单机处理WordCount的代码是这样的。

# 文本前期处理
strl_ist = str.replace('\n', '').lower().split(' ')
count_dict = {}
# 如果字典里有该单词则加1，否则添加入字典
for str in strl_ist:
if str in count_dict.keys():
    count_dict[str] = count_dict[str] + 1
    else:
        count_dict[str] = 1

简单说来，就是建一个Hash表，然后将字符串里的每个词放到这个Hash表里。如果这个词第一次放到Hash表，就新建一个Key、Value对，Key是这个词，Value是1。如果Hash表里已经有这个词了，那么就给这个词的Value + 1。

小数据量用单机统计词频很简单，但是如果想统计全世界互联网所有网页（数万亿计）的词频数（而这正是Google这样的搜索引擎的典型需求），不可能写一个程序把全世界的网页都读入内存，这时候就需要用MapReduce编程来解决。

WordCount的MapReduce程序如下。

public class WordCount {

  public static class TokenizerMapper
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }

  public static class IntSumReducer
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                       Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }
}

你可以从这段代码中看到，MapReduce版本WordCount程序的核心是一个map函数和一个reduce函数。

map函数的输入主要是一个<Key, Value>对，在这个例子里，Value是要统计的所有文本中的一行数据，Key在一般计算中都不会用到。

public void map(Object key, Text value, Context context
                    )

map函数的计算过程是，将这行文本中的单词提取出来，针对每个单词输出一个<word, 1>这样的<Key, Value>对。

MapReduce计算框架会将这些<word , 1>收集起来，将相同的word放在一起，形成<word , <1,1,1,1,1,1,1…>>这样的<Key, Value集合>数据，然后将其输入给reduce函数。

public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                       Context context
                       )

这里reduce的输入参数Values就是由很多个1组成的集合，而Key就是具体的单词word。

reduce函数的计算过程是，将这个集合里的1求和，再将单词（word）和这个和（sum）组成一个<Key, Value>，也就是<word, sum>输出。每一个输出就是一个单词和它的词频统计总和。

一个map函数可以针对一部分数据进行运算，这样就可以将一个大数据切分成很多块（这也正是HDFS所做的），MapReduce计算框架为每个数据块分配一个map函数去计算，从而实现大数据的分布式计算。

假设有两个数据块的文本数据需要进行词频统计，MapReduce计算过程如下图所示。

以上就是MapReduce编程模型的主要计算过程和原理，但是这样一个MapReduce程序要想在分布式环境中执行，并处理海量的大规模数据，还需要一个计算框架，能够调度执行这个MapReduce程序，使它在分布式的集群中并行运行，而这个计算框架也叫MapReduce。

所以，当我们说MapReduce的时候，可能指编程模型，也就是一个MapReduce程序；也可能是指计算框架，调度执行大数据的分布式计算。关于MapReduce计算框架，请参考。

总结

MapReduce编程模型既简单又强大，简单是因为它只包含Map和Reduce两个过程，强大之处又在于它可以实现大数据领域几乎所有的计算需求。这也正是MapReduce这个模型令人着迷的地方。