17、深入理解 MapReduce 中的 Map 和 Reduce 函数

深入理解 MapReduce 中的 Map 和 Reduce 函数

1. MapReduce 概述

MapReduce 是一种用于处理大规模数据的编程模型，它将计算任务分解为两个主要部分：Map 函数和 Reduce 函数。Map 函数接收数据块并输出中间结果，Reduce 函数读取这些中间结果并生成最终结果。例如，要在数据集里找出最大值，Map 函数可以找出每个输入数据块中的最大值，Reduce 函数则从所有中间最大值中找出单个最大值。

2. Map 函数

2.1 Map 函数在 MapReduce 中的作用

MapReduce 算法的 Map 阶段包含以下步骤：
1. MapReduce 使用输入数据存储的 read 函数读取单个数据块，然后调用 Map 函数处理该数据块。
2. Map 函数处理单个数据块，并使用 add 或 addmulti 函数将一个或多个键值对添加到中间 KeyValueStore 对象中。
3. MapReduce 对输入数据存储中的每个数据块重复此过程，因此 Map 函数的调用总数等于数据块的数量。数据存储的 ReadSize 属性决定了数据块的数量。

当 Map 函数处理完输入数据存储中的每个数据块时，MapReduce 算法的 Map 阶段完成。此阶段的结果是一个 KeyValueStore 对象，其中包含 Map 函数添加的所有键值对。Map 阶段结束后，MapReduce 会按唯一键对