19、MapReduce设计模式的未来与布隆过滤器应用

MapReduce设计模式的未来与布隆过滤器应用

1. MapReduce的发展现状与趋势

MapReduce正处于快速发展阶段，每天都有新特性和新系统涌现，新用户也大量涌入。随着用户数量的增加，专家数量也在增多，他们将推动设计模式的社区文档建设，不仅会分享新的模式，还会完善现有的模式。

1.1 数据性质的趋势

1.1.1 图像、音频和视频

数据性质的一个明显趋势是图像、音频和视频分析的兴起。这类数据文件通常很大，适合使用MapReduce的分布式系统。但作为文本处理平台，MapReduce在处理这类数据时存在一些挑战。例如，视频数据包含随时间变化的彩色像素，还可能有音频轨道，而MapReduce遵循一维磁带范式，难以将多维数据按逻辑分割成记录和输入分片。随着多维数据的普及，可能会出现更多相关的设计模式，或者新系统会填补这一空白，如专门处理多维数据的开源分析数据库SciDB。

1.1.2 流数据

传统上，MapReduce是批量分析系统，但流分析似乎是自然的发展方向。在许多生产环境的MapReduce系统中，数据不断流入，然后按间隔进行批量处理。这种方式存在不便之处，一是一次性处理大量数据会消耗资源，二是MapReduce系统依赖较大的块大小，而流数据是逐记录到来的。为解决这些问题，可能会出现新的模式和系统。作者曾考虑过一些“流模式”，但都不够成熟，如特殊的RecordReader和将作业拆分为多个单映射任务作业。

1.2 YARN的影响

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop MapReduce的重要改进，目前版本