MapReduce编程模式的简述

帝通科技

下面小编举一个有趣的例子，帮助大家快速理解MapReduce编程模式：

怎样找出一摞牌中有多少红桃？

一般情况下我们是一张一张数出红桃的数量。

但是使用MapReduce的编程方法是：给在座所有的人分配这些牌，让每个人自己数自己手中有几张是红桃，然后把数目汇报给我，这样我把所有玩家的数字结合起来，我就知道到底有多少张红桃。

就就对应了MapReduce的编程里面的两个核心函数：映射和化简。

MapReduce与Google的关系：

MapReduce是Google提出的一个软件架构，是一种处理海量数据的并行编程模式，用于大规模数据集（通常大于1TB）的并行运算。“Map（映射）"、“Reduce（化简）”的概念和主要思想，都是从函数式编程语言和矢量编程语言借鉴来的。帝通科技为你解答正是由于MapReduce有函数式和矢量编程语言的共性，使得这种编程模式特别适合于非结构化和结构化的海量数据的搜索、挖掘、分析与机器智能学习等。

产生背景：

MapReduce这种并行编程模式思想最早是在1995年提出的，首次提出了“map”和“fold”的概念，和Google现在所使用的“Map"和“Reduce”思想相吻合。

与传统的分布式程序设计相比，MapReduce封装了并行处理、容错处理、本地化计算、负载均衡等细节，还提供了一个简单而强大的接口。通过这个接口，可以把大尺度的计算自动地并发和分布执行，使编程变得非常容易。另外，MapReduce也具有较好的通用性，大量不同的问题都可以简单地通过MapReduce来解决。

据相关统计，每使用一次Google搜索引擎，Google的后台服务器就要进行1011次运算。这么庞大的运算量，如果没有好的负载均衡机制，有些服务器的利用率会很低，有些则会负荷太重，有些甚至可能死机，这些都会影响系统对用户的服务质量。而使用MapReduce这种编程模式，就保持了服务器之间的均衡，提高了整体效率。

小编简单介绍MapReduce的概念，希望也能够帮助你们的理解，最后小编总结一下。其实MapReduce就是一种编程的模式，我们可以用很多语言实现，比如java,C++。他的两大核心函数：map（映射）作用是过滤一些原始的数据，而Reduce(化简)作用是处理这些数据，比如我们如何数出纸牌的数量。

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