4、MapReduce 数据处理模式解析

MapReduce 数据处理模式解析

1. 倒排索引模式

倒排索引模式常用于 MapReduce 分析，旨在从数据集生成索引，实现快速搜索和数据丰富功能。
- 动机 ：对大数据集按关键词索引，虽前期需额外处理，但能大幅缩短搜索时间。如搜索引擎构建索引提高搜索性能，避免每次搜索都遍历互联网。
- 适用性 ：适用于需要快速搜索查询响应的场景，查询结果可预处理并存入数据库。
- 结构 ：
1. Mapper ：输出索引所需字段作为键，唯一标识符作为值。
2. Combiner ：若使用恒等归约器可省略，部分实现中可在输出到文件系统前拼接值。
3. Partitioner ：确定相同键的值最终由哪个归约器复制输出，可自定义实现高效负载均衡。
4. Reducer ：接收唯一记录标识符映射回输入键，标识符可拼接或使用恒等归约器输出。

graph LR
    A[输入数据] --> B[Mapper]
    B --> C[Combiner]
    C --> D[Partitioner]
    D --> E[Reducer]
    E --> F[输出结果]

• 性能分析 ：构建倒排索引的性