MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在
分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
- 外文名
- MapReduce
- 本 质
- 一种编程模型
- 用 途
- 大规模数据集的并行运算
- 特 点
- 分布可靠
- 思想来源
- Google的几篇论文
- 应 用
- 大规模的算法图形处理、文字处理
目录
- 1 映射和化简
- 2 分布可靠
- 3 用途
- 4 主要功能
- 5 主要技术特征
- 6 案例：统计词频
- ▪ MapReduce伪代码
- ▪ 工作原理
- 7 思想来源
- 8 MapReduce的经典实例
- 9 参考
MapReduce映射和化简
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简单说来，一个映射函数就是对一些独立元素组成的概念上的列表（例如，一个测试成绩的列表）的每一个元素进行指定的操作（比如前面的例子里，有人发现所有学生的成绩都被高估
了一分，它可以定义一个“减一”的映射函数，用来修正这个错误。）。事实上，每个元素都是被独立操作的，而原始列表没有被更改，因为这里创建了一个新的列表来保存新的答案。这就是说，Map操作是可以高度并行的，这对高性能要求的应用以及
并行计算领域的需求非常有用。
而化简操作指的是对一个列表的元素进行适当的合并（继续看前面的例子，如果有人想知道班级的平均分该怎么做？它可以定义一个化简函数，通过让列表中的元素跟自己的相邻的元素相加的方式把列表减半，如此
递归运算直到列表只剩下一个元素，然后用这个元素除以人数，就得到了平均分。）。虽然他不如映射函数那么并行，但是因为化简总是有一个简单的答案，大规模的运算相对独立，所以化简函数在高度并行环境下也很有用。
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MapReduce分布可靠
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MapReduce通过把对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现可靠性；每个节点会周期性的返回它所完成的工作和最新的状态。如果一个节点保持沉默超过一个预设的时间间隔，主节点（类同Google File System中的主服务器）记录下这个节点状态为死亡，并把分配给这个节点的数据发到别的节点。每个操作使用命名文件的
原子操作以确保不会发生并行线程间的冲突；当文件被改名的时候，系统可能会把他们复制到任务名以外的另一个名字上去。（避免副作用）。
化简操作工作方式与之类似，但是由于化简操作的可并行性相对较差，主
节点会尽量把化简操作只分配在一个节点上，或者离需要操作的数据尽可能近的节点上；这个特性可以满足Google的需求，因为他们有足够的带宽，他们的内部网络没有那么多的机器。
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MapReduce用途
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在Google，MapReduce用在非常广泛的应用程序中，包括“分布grep，分布排序，web连接图反转，每台机器的词矢量，web访问日志分析，反向索引构建，文档聚类，机器学习，基于统计的机器翻译...”值得注意的是，MapReduce实现以后，它被用来重新生成Google的整个索引，并取代老的ad hoc程序去更新索引。
MapReduce会生成大量的
临时文件，为了提高效率，它利用Google文件系统来管理和访问这些文件。
在谷歌，超过一万个不同的项目已经采用MapReduce来实现,包括大规模的算法图形处理、文字处理、数据挖掘、机器学习、统计机器翻译以及众多其他领域。
其他实现
Nutch项目开发了一个实验性的MapReduce的实现，也即是后来大名鼎鼎的
hadoop
Phoenix是斯坦福大学开发的基于
多核/多处理器、
共享内存的MapReduce实现。
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MapReduce主要功能
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MapReduce提供了以下的主要功能：
1）数据划分和计算任务调度：
系统自动将一个作业（Job）待处理的大数据划分为很多个数据块，每个数据块对应于一个计算任务（Task），并自动 调度计算节点来处理相应的数据块。作业和任务调度功能主要负责分配和调度计算节点（Map节点或Reduce节点），同时负责监控这些节点的执行状态，并 负责Map节点执行的同步控制。
2）数据/代码互定位：
为了减少数据通信，一个基本原则是本地化数据处理，即一个计算节点尽可能处理其本地磁盘上所分布存储的数据，这实现了代码向 数据的迁移；当无法进行这种本地化数据处理时，再寻找其他可用节点并将数据从网络上传送给该节点（数据向代码迁移），但将尽可能从数据所在的本地机架上寻 找可用节点以减少通信延迟。
3）系统优化：
为了减少数据通信开销，中间结果数据进入Reduce节点前会进行一定的合并处理；一个Reduce节点所处理的数据可能会来自多个 Map节点，为了避免Reduce计算阶段发生数据相关性，Map节点输出的中间结果需使用一定的策略进行适当的划分处理，保证相关性数据发送到同一个 Reduce节点；此外，系统还进行一些计算性能优化处理，如对最慢的计算任务采用多备份执行、选最快完成者作为结果。
4）出错检测和恢复：
以低端商用服务器构成的大规模MapReduce计算集群中，节点硬件（主机、磁盘、内存等）出错和软件出错是常态，因此 MapReduce需要能检测并隔离出错节点，并调度分配新的节点接管出错节点的计算任务。同时，系统还将维护数据存储的可靠性，用多备份冗余存储机制提 高数据存储的可靠性，并能及时检测和恢复出错的数据。
MapReduce主要技术特征
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MapReduce设计上具有以下主要的技术特征：
1）向“外”横向扩展，而非向“上”纵向扩展
即MapReduce集群的构建完全选用价格便宜、易于扩展的低端商用服务器，而非价格昂贵、不易扩展的高端服务器。
对于大规模数据处理，由于有大 量数据存储需要，显而易见，基于低端服务器的集群远比基于高端服务器的集群优越，这就是为什么MapReduce并行计算集群会基于低端服务器实现的原 因。
2）失效被认为是常态
MapReduce集群中使用大量的低端服务器，因此，节点硬件失效和软件出错是常态，因而一个良好设计、具有高容错性的并行计算系统不能因为节点 失效而影响计算服务的质量，任何节点失效都不应当导致结果的不一致或不确定性；任何一个节点失效时，其他节点要能够无缝接管失效节点的计算任务；当失效节 点恢复后应能自动无缝加入集群，而不需要管理员人工进行系统配置。
MapReduce并行计算软件框架使用了多种有效的错误检测和恢复机制，如节点自动重 启技术，使集群和计算框架具有对付节点失效的健壮性，能有效处理失效节点的检测和恢复。
3）把处理向数据迁移
传统高性能计算系统通常有很多处理器节点与一些外存储器节点相连，如用存储区域网络（Storage Area，SAN Network）连接的磁盘阵列，因此，大规模数据处理时外存文件数据I/O访问会成为一个制约系统性能的瓶颈。
为了减少大规模数据并行计算系统中的数据 通信开销，代之以把数据传送到处理节点（数据向处理器或代码迁移），应当考虑将处理向数据靠拢和迁移。MapReduce采用了数据/代码互定位的技术方法，计算节点将首先尽量负责计算其本地存储的数据，以发挥数据本地化特点，仅当节点无法处理本地数据时，再采用就近原则寻找其他可用计算节点，并把数据传送到该可用计算节点。
4）顺序处理数据、避免随机访问数据
大规模数据处理的特点决定了大量的数据记录难以全部存放在内存，而通常只能放在外存中进行处理。由于磁盘的顺序访问要远比随机访问快得多，因此 MapReduce主要设计为面向顺序式大规模数据的磁盘访问处理。
为了实现面向大数据集批处理的高吞吐量的并行处理，MapReduce可以利用集群中 的大量数据存储节点同时访问数据，以此利用分布集群中大量节点上的磁盘集合提供高带宽的数据访问和传输。
5）为应用开发者隐藏系统层细节
软件工程实践指南中，专业程序员认为之所以写程序困难，是因为程序员需要记住太多的编程细节（从变量名到复杂算法的边界情况处理），这对大脑记忆是 一个巨大的认知负担，需要高度集中注意力；而并行程序编写有更多困难，如需要考虑多线程中诸如同步等复杂繁琐的细节。由于并发执行中的不可预测性，程序的 调试查错也十分困难；而且，大规模数据处理时程序员需要考虑诸如数据分布存储管理、数据分发、数据通信和同步、计算结果收集等诸多细节问题。
MapReduce提供了一种抽象机制将程序员与系统层细节隔离开来，程序员仅需描述需要计算什么（What to compute），而具体怎么去计算（How to compute）就交由系统的执行框架处理，这样程序员可从系统层细节中解放出来，而致力于其应用本身计算问题的算法设计。
6）平滑无缝的可扩展性
这里指出的可扩展性主要包括两层意义上的扩展性：数据扩展和系统规模扩展性。
理想的软件算法应当能随着数据规模的扩大而表现出持续的有效性，性能上的下降程度应与数据规模扩大的倍数相当；在集群规模上，要求算法的计算性能应能随着节点数的增加保持接近线性程度的增长。绝大多数现有的单机算法都达不到 以上理想的要求；把中间结果数据维护在内存中的单机算法在大规模数据处理时很快失效；从单机到基于大规模集群的并行计算从根本上需要完全不同的算法设计。奇妙的是，MapReduce在很多情形下能实现以上理想的扩展性特征。
多项研究发现，对于很多计算问题，基于MapReduce的计算性能可随节点数目增长保持近似于线性的增长。
MapReduce案例：统计词频
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如果想统计下过去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，那收集好论文后，该怎么办呢？
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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耗时，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。
MapReduceMapReduce伪代码
实现Map和Reduce两个函数
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。
ClassMapper
methodmap(String input_key, String input_value):
// input_key: text document name
// input_value: document contents
for eachword w ininput_value:
EmitIntermediate(w, "1");
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）。
ClassReducer
method reduce(String output_key,Iterator intermediate_values):
// output_key: a word
// output_values: a list of counts
intresult = 0;
for each v in intermediate_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）。
MapReduce工作原理
MapReduce执行流程
右图是论文里给出的流程图。一切都是从最上方的user program开始的，user program链接了MapReduce库，实现了最基本的Map函数和Reduce函数。图中执行的顺序都用数字标记了。
1.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，如图左方所示分成了split0~4；然后使用fork将用户进程拷贝到集群内其它机器上。
2.user program的副本中有一个称为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。
3.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。
4.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。
5.master通知分配了Reduce作业的worker它负责的分区在什么位置（肯定不止一个地方，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后，先对它们进行排序，使得相同键的键值对聚集在一起。因为不同的键可能会映射到同一个分区也就是同一个Reduce作业（谁让分区少呢），所以排序是必须的。
6.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。
7.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。
MapReduce思想来源
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Hadoop的思想来源于
Google的几篇论文，
Google的那篇
MapReduce论文里说：Our abstraction is inspired by the map and reduce primitives present in Lisp and many other functional languages。这句话提到了MapReduce思想的渊源，大致意思是，MapReduce的灵感来源于函数式语言（比如
Lisp）中的内置函数map和reduce。函数式语言也算是阳春白雪了，离我们普通开发者总是很远。简单来说，在函数式语言里，map表示对一个列表（List）中的每个元素做计算，
reduce表示对一个列表中的每个元素做迭代计算。它们具体的计算是通过传入的函数来实现的，map和reduce提供的是计算的框架。不过从这样的解释到现实中的MapReduce还太远，仍然需要一个跳跃。再仔细看，reduce既然能做迭代计算，那就表示列表中的元素是相关的，比如我想对列表中的所有元素做相加求和，那么列表中至少都应该是数值吧。而
map是对列表中每个元素做单独处理的，这表示列表中可以是杂乱无章的数据。这样看来，就有点联系了。在MapReduce里，Map处理的是原始数据，自然是杂乱无章的，每条数据之间互相没有关系；到了Reduce阶段，数据是以key后面跟着若干个value来组织的，这些value有相关性，至少它们都在一个key下面，于是就符合函数式语言里map和
reduce的基本思想了。
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这样我们就可以把MapReduce理解为，把一堆杂乱无章的数据按照某种特征归纳起来，然后处理并得到最后的结果。Map面对的是杂乱无章的互不相关的数据，它解析每个数据，从中提取出key和value，也就是提取了数据的特征。经过MapReduce的Shuffle阶段之后，在Reduce阶段看到的都是已经归纳好的数据了，在此基础上我们可以做进一步的处理以便得到结果。这就回到了最初，终于知道MapReduce为何要这样设计。
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MapReduceMapReduce的经典实例
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MapReduce的一个经典实例是
Hadoop。用于处理大型分布式数据库。由于Hadoop关联到云以及云部署，大多数人忽略了一点，Hadoop有些属性不适合一般企业的需求，特别是移动应用程序。下面是其中的一些特点：
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Hadoop的最大价值在于数据库，而 Hadoop所用的数据库是移动应用程序所用数据库的10到1000倍。对于许多人来说，使用Hadoop就是杀鸡用牛刀。
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Hadoop有显著的设置和处理开销。 Hadoop工作可能会需要几分钟的时间，即使相关数据量不是很大。
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Hadoop在支持具有多维上下文数据结构方面不是很擅长。例如，一个定义给定地理变量值的记录，然后使用垂直连接，来连续定义一个比 hadoop使用的键值对定义更复杂的数据结构关系。
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Hadoop必须使用迭代方法处理的问题方面用处不大——尤其是几个连续有依赖性步骤的问题。 [4]
MapReduce (EMR)，这是一项Hadoop服务。Hadoop旨在同期文件系统工作，以HDFS著称。
当用户用EMR创建了一个Hadoop集群，他们可以从AWS S3或者一些其他的数据存储复制数据到集群上的HDFS，或者也可以直接从S3访问数据。HDFS使用本地存储，而且通常提供了比从S3恢复更好的性能，但是在运行Hadoop工作之前，也需要时间从S3复制数据到HDFS。如果EMR集群要运行一段时间，且针对多项工作使用相同的数据，可能值得额外的启动时间来从S3复制数据到
HDFS。
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