2、iMapReduce：用于迭代处理的分布式计算框架

iMapReduce：用于迭代处理的分布式计算框架

1. 大数据与迭代处理需求

在日常生活中，为了让大数据发挥作用，数据科学家们探索了大量的数据挖掘和机器学习算法来解析这些数据。许多数据分析算法都需要进行迭代处理，例如著名的 PageRank 算法会迭代解析网页链接图，以得出网页的排名分数；K - means 算法则会迭代优化聚类中心，对数据点进行分组。

为了分析海量数据集，需要在服务器集群上搭建分布式计算框架。MapReduce 就是为大规模分布式环境下的大数据处理而提出的框架。自推出以来，MapReduce，尤其是其开源实现 Hadoop，在分析大型数据集方面变得极为流行。它提供了简单的编程模型，负责分布式执行、数据交换和容错处理，使没有分布式系统经验的程序员也能利用大量普通机器进行数据密集型计算。

然而，Hadoop MapReduce 是为批处理计算（如日志分析和文本处理）而设计的，缺乏对迭代处理的内置支持。因此，iMapReduce 应运而生，它扩展了 Hadoop 以支持迭代处理，并且遵循 MapReduce 的编程范式，现有的 Hadoop 或 MapReduce 应用程序可以轻松适配到 iMapReduce 中，并受益于其提供的迭代处理支持。

2. MapReduce 中的迭代算法

2.1 MapReduce 概述

MapReduce 是最流行的大数据处理分布式框架，它集成了分布式文件系统（DFS），以实现可扩展和可靠的存储。一个 MapReduce 作业从 DFS 读取输入数据，并将输出数据写入 DFS。在 DFS 中，大文件被分割成多个块，分布在集群中。每个文件块有多个副本，存储在不同节点上以