2、MapReduce设计模式与应用详解

MapReduce设计模式与应用详解

1. MapReduce概述

MapReduce是一种用于处理存储在数百台计算机上数据的计算范式，近年来因谷歌、Hadoop等的推广而广受欢迎。它功能强大，但并非能解决所有“大数据”问题，在某些问题上表现出色，而在另一些问题上则具有挑战性。

MapReduce更像是一个框架而非工具，需要将解决方案适配到映射（map）和归约（reduce）的框架中，这在某些情况下颇具挑战。它既是约束，也让问题解决变得既简单又困难。一方面，它明确了可行与不可行的边界，减少了需要考虑的选项；另一方面，在约束条件下解决问题需要智慧和思维的转变。

学习MapReduce如同初次学习递归，找到递归解决方案颇具挑战，但一旦找到，就会清晰、简洁且优雅。在很多情况下，需要关注MapReduce作业对系统资源的使用，尤其是集群间的网络利用率。虽然受限于MapReduce框架，但能借助分布式计算处理数据，避免并发、健壮性、扩展性等常见问题，同时也衍生出了独特的设计模式。

2. MapReduce设计模式的概念

MapReduce设计模式是使用MapReduce解决常见和通用数据处理问题的模板，它并非特定于文本处理或图分析等领域，而是解决问题的通用方法。运用设计模式就是利用经过验证的设计原则来构建更好的软件。

设计优秀的软件面临诸多挑战，在MapReduce中实现良好设计也不例外。优秀的程序员可能因设计不佳而编写出糟糕的MapReduce算法。在MapReduce中，不仅要编写简洁、可维护的代码，还要考虑作业在数百个节点上分布计算数TB甚至PB级数据的性能，且该作业可能与共享集群上的数百个其他作业竞争资源。因此，选择合