复习课（二）| MapReduce
黄金
你好，我是黄金。欢迎来到第二期复习课，今天我们来回顾 MapReduce 论文的知识点。
MapReduce 介绍
在论文的第 1 节“Introduction”中，作者提到过去 5 年里，Google 的同事们实现了上百个针对特定领域的大数据分析程序，这促使他们思考开发一种更通用的编程模型，让开发者能够专注于分析程序的业务逻辑，而不需要关心分布式领域的复杂问题。
MapReduce 的编程模型也并非是作者首创，而是借鉴了 Lisp 这类函数式编程语言的思想。熟悉 Java Stream API 的同学对这种编程模式应该都不陌生，它实际上就是 map、groupingBy、reduce 之类的操作，这种编程模型分离了程序的业务逻辑和控制逻辑，使得程序在大规模的分布式环境下运行成为了可能。
另外，尽管 MapReduce 编程模型非常简单，现实中的大多数任务却都可以用这种编程模型来表达，这在函数式编程语言中已经得到了证明，它为 MapReduce 后来广泛地流行奠定了基础。
在论文第 6.1 节“Large-Scale Indexing”中就给出了一个例子，说明用 MapReduce 重写的索引服务带来的显著收益：第一，代码更精简，也更容易理解，原来用来实现某个计算功能的代码有 3800 行，重构后只有 700 行；第二，性能更好，原来改变索引需要几个月，现在只要几天；第三，更容易维护，也更容易提升性能，因为分布式问题都交给了 MapReduce 框架来处理。
公开
同步至部落
取消
完成
0/2000
荧光笔
直线
曲线笔记
复制
AI
- 深入了解
- 翻译
- 解释
- 总结
MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，旨在简化分布式系统中的复杂问题。该模型借鉴了函数式编程语言的思想，通过Map和Reduce两个函数实现数据变换和规约。文章介绍了MapReduce的执行过程，包括启动多个Worker程序、数据分片、混洗过程等。此外，文章还探讨了MapReduce的容错设计和性能优化，如Master进程的重启机制、计算靠近存储的优化以及通过Combiner减少数据传输等。同时，文章也提到了MapReduce的缺陷，如用户仍需意识到分布式的存在以及性能不够理想的问题。总的来说，MapReduce作为一种简单且高效的编程模型，在大规模数据处理中具有重要意义，同时也为后续工程师们提供了改进和优化的机会。
仅可试看部分内容，如需阅读全部内容，请付费购买文章所属专栏
《大数据经典论文解读》，新⼈⾸单¥59
《大数据经典论文解读》，新⼈⾸单¥59
立即购买
© 版权归极客邦科技所有，未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪，如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
登录 后留言
全部留言(1)
- 最新
- 精选
EveryDayIsNew理论指导实践，所有的伟大的设计都是权衡2021-11-15
收起评论
