38、利用 MapReduce 进行分布式编程

利用 MapReduce 进行分布式编程

1. 引言

在大规模数据处理问题中，如何高效地进行计算是一个关键挑战。传统的单线程计算方式在处理海量数据时往往效率低下，需要耗费大量时间。例如，假设我们有 200 亿个文档，平均每个文档大小为 20KB，总数据量达到 400TB。仅在一台机器上读取这些数据就大约需要四个月时间。为了解决这个问题，我们需要采用并行计算和分布式编程的方法。

2. 简单的单词计数程序示例

首先，让我们看一个简单的单词计数程序示例，通过不同的实现方式来逐步了解并行计算和分布式编程的发展。

2.1 朴素的非并行单词计数程序

map<string, int> word_count;
for each document d {
  for each word w in d {
    word_count[w]++;
  }
}
... save word_count to persistent storage ...

这个程序简单直接，但是由于是单线程执行，处理大规模数据时效率极低。

2.2 并行化的单词计数程序

Mutex lock;   // Protects word_count
map<string, int> word_count;
for each document d in parallel {
  for each word w in d {
    lock.Lock( );
    word_count[w]++;
    lock.Unlock( );
  }
}
.