软件设计模式：MapReduce模式详解与Go实现，含小米、腾讯、阿里

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

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正文

MapReduce是一种编程模型，用于并行处理大量数据。它将计算过程分为两个阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。在Map阶段，原始数据被分割成独立的小块，然后并行处理。在Reduce阶段，Map阶段的输出被合并，以生成最终结果。

Go语言中的MapReduce实现

在Go中实现MapReduce模式，我们需要关注两个核心函数：Map和Reduce。Go的并发特性，如goroutine和channel，使得实现MapReduce变得简单高效。

示例设计

假设我们有一批文档，需要计算每个单词出现的频率。下面是使用Go实现的一个简单MapReduce示例：

package main

import (
“fmt”
“strings”
“sync”
)

// Map函数
func Map(words []string, ch chan<- map[string]int) {
frequency := make(map[string]int)
for _, word := range words {
frequency[word]++
}
ch <- frequency
}

// Reduce函数
func Reduce(frequencies []map[string]int) map[string]int {
result := make(map[string]int)
for _, freq := range frequencies {
for word, count := range freq {
result[word] += count
}
}
return result
}

func main() {
documents := []string{“apple banana”, “apple orange”, “banana orange”, “banana”}

// 创建一个缓冲channel，大小与documents数量相同
ch := make(chan map[string]int, len(documents))

var wg sync.WaitGroup

// 分配任务到goroutine
for _, doc := range documents {
wg.Add(1) // 在启动goroutine之前增加计数
go func(doc string) {
defer wg.Done()
words := strings.Fields(doc)
Map(words, ch)
}(doc)
}

// 等待所有goroutine完成
wg.Wait()
close(ch) // 关闭channel

// 收集Map结果
var frequencies []map[string]int

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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