向你老婆解释清楚MapReduce

干巴巴的定义

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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。

形象的解释1：统计图书

我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架，我数2号书架，这就是“Map”。我们人越多，数的就更快。

现在我们到一起，把所有人的统计数加在一起，这就是“Reduce”。

形象的解释2：统计图形

我们来看一个关于图形统计的MapReduce流程，两个人负责把左侧的一堆图形，按照形状和颜色归类统计各自的数量。

实战：计算平均成绩的Java Hadoop MapReduce程序

说了那么多，你老婆可能已经理解了MR，但是你可能还无法和程序代码联系起来，下面的这个小例子可以帮助到你，类似的样例网上很多，去搜索吧，这里简单分析一下关键代码，通过标注的name和Text key，你需要理解什么是MapReduce中的key以及key的作用。

数据环境：位于Hadoop中的chinese.txt、english.txt、math.txt文件分别记录了所有学生的语文、英语、数学成绩，文件内容格式为，姓名分数，中间以空格分隔。

 
 
 
 
  
  
  
  public class Score { 
  
  
  
      public static class ScoreMap extends 
  
  
  
              Mapper { 
  
  
  
          // 实现map函数 
  
  
  
          public void map(LongWritable key, Text value, Context context) 
  
  
  
                  throws IOException, InterruptedException { 
  
  
  
              // 将输入的纯文本文件的数据转化成String 
  
  
  
              String line = value.toString(); 
  
  
  
              // 将输入的数据首先按行进行分割 
  
  
  
              StringTokenizer tokenizerArticle = new StringTokenizer(line, "\n"); 
  
  
  
              // 分别对每一行进行处理 
  
  
  
              while (tokenizerArticle.hasMoreElements()) { 
  
  
  
                  // 每行按空格划分 
  
  
  
                  StringTokenizer tokenizerLine = new StringTokenizer(tokenizerArticle.nextToken()); 
  
  
  
                  String strName = tokenizerLine.nextToken();// 学生姓名部分 
  
  
  
                  String strScore = tokenizerLine.nextToken();// 成绩部分 
  
  
  
                  Text name = new Text(strName); 
  
  
  
                  int scoreInt = Integer.parseInt(strScore); 
  
  
  
                  // 输出姓名和成绩，以name做为key对分数归类 
  
  
  
                  context.write(name, new IntWritable(scoreInt)); 
  
  
  
              } 
  
  
  
          } 
  
  
  
      } 
  
  
  
   
  
  
  
      public static class ScoreReduce extends 
  
  
  
              Reducer { 
  
  
  
          // 实现reduce函数 
  
  
  
          public void reduce(Text key, Iterable values, 
  
  
  
                  Context context) throws IOException, InterruptedException { 
  
  
  
              int sum = 0; 
  
  
  
              int count = 0; 
  
  
  
              Iterator iterator = values.iterator(); 
  
  
  
              while (iterator.hasNext()) { 
  
  
  
                  sum += iterator.next().get();// 计算总分 
  
  
  
                  count++;// 统计总的科目数 
  
  
  
              } 
  
  
  
              int average = (int) sum / count;// 计算平均成绩 
  
  
  
              context.write(key, new IntWritable(average)); 
  
  
  
          } 
  
  
  
      } 
  
  
  
      public static void main(String[] args) throws Exception { 
  
  
  
          ... 
  
  
  
          // 设置Map和Reduce处理类 
  
  
  
          job.setMapperClass(ScoreMap.class); 
  
  
  
          job.setReducerClass(ScoreReduce.class); 
  
  
  
         ... 
  
  
  
      } 
  
  
  
  }

***的话

如果你要进一步了解MR，***的方法就是从头成功运行一个hello world程序，通过一次成功的实践，你会发现MR这东西实在太简单了，否则说明你还没有成功运行过***个小程序。实践!实践!实践!

【本文为专栏作者“朱国立”的原创稿件，转载请通过作者微信公众号“开发者圆桌”获取联系和授权】

本文标题：向你老婆解释清楚MapReduce
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