49、大数据：实现规模化与伦理考量

大数据：实现规模化与伦理考量

1. MapReduce编程基础

在大数据处理中，MapReduce是一种强大的编程模型，它在处理大规模数据时表现出色。原则上，它适用于单词计数，因为即使是庞大的文本语料库，最终也能简化为包含不同词汇及其频率计数的相对较小的文件，这些计数可以轻松相加得出总数。

MapReduce编程的关键在于设置分布式哈希表的桶，相同键的所有项会被映射到同一个桶中。以下是几个常见的应用场景：
- 单词计数 ：要统计特定单词w在一组文件中的总频率，需要将所有文件中该单词的频率计数收集到与w关联的单个桶中，然后在桶内将它们相加得到最终总数。
- k - 均值聚类 ：k - 均值聚类的关键步骤是更新最接近当前质心c的点的新质心c′。将最接近c的所有点p哈希到与c关联的单个桶后，可以一次性遍历该桶计算c′。
- PageRank计算 ：顶点v的新PageRank值是图中所有指向v的相邻顶点x的旧PageRank值之和。将x的PageRank值哈希到所有相邻顶点v的桶中，能将所有相关信息收集到合适的位置，以便一次性更新PageRank值。

这些算法可以通过程序员编写的两个函数来指定：map和reduce。
- Map函数 ：遍历每个输入文件，根据需要哈希或发出键值对。以下是单词计数映射器的伪代码：

Map(String docid, String text):
    for each word w