5、MapReduce基础概念

MapReduce基础概念

1. MapReduce简介

数据驱动的方法正在彻底改变我们的世界：大量数据的获取带来了新的见解，并在商业、科学和计算应用中打开了令人兴奋的新机会。处理这些进步所必需的巨大数据量需要大型集群，这使得分布式计算范式比以往任何时候都更加重要。MapReduce是一种用于表达在大规模数据集上分布式计算的编程模型，也是一个用于在商品服务器集群上进行大规模数据处理的执行框架。该编程模型为设计可扩展算法提供了一个易于理解的抽象，而执行框架则透明地处理了许多系统级细节，包括从调度到同步再到容错。

2. 功能编程根源

MapReduce的根源在于函数式编程，这一点在诸如Lisp和ML这样的语言中得到了体现。函数式语言的一个关键特性是高阶函数的概念，或者说是函数可以接受其他函数作为参数。两个常见的内置高阶函数是 map 和 fold ，如图所示：

graph LR;
    A[Input List] --> B{Map Function};
    B --> C[Transformed List];
    C --> D{Fold Function};
    D --> E[Aggregated Result];

给定一个列表， map 函数将另一个函数应用于列表中的每个元素，而 fold 函数则迭代地应用另一个函数来聚合结果。例如，要计算一个整数列表的平方和，可以先使用 map <