mapreduce 编程思想
MapReduce源于Google一篇论文，它充分借鉴了分而治之的思想，将一个数据处理过程拆分为主要的Map(映射)与Reduce(化简)两步。用户不懂分布式计算框架的内部运行机制，只要能用Map和Reduce的思想描述清楚要处理的问题，即编写map()和reduce( )函数，就能轻松地使问题的计算实现分布式，并在Hadoop上运行。MapReduce的编程具有以下特点。
- 开发简单: 得益于MapReduce的编程模型，用户可以不用考虑进程间通信、套接字编程，无需非常高深的技巧，只需要实现一些非常简单的逻辑，其他的交由MapReduce计算框架去完成，大大简化了分布式程序的编写难度。
- 可扩展性强: 同HDFS一样，当集群资源不能满足计算需求时，可以通过增加节点的方式达到线性扩展集群的目的。
- 容错性强:对于节点故障导致的作业失败，MapReduce计算框架会自动将作业安排到健康节点重新执行，直到任务完成，而这些，对于用户来说都是透明的。
MapReduce的编程思想
Map(映射)与Reduce(化简)来源于LISP和其他函数式编程语言中的古老的映射和化简操作，MapReduce操作数据的最小单位是一个键值对。用户在使用MapReduce编程模型的时候，第一步就需要将数据抽象为键值对的形式，接着map函数会以键值对作为输入，经过map函数的处理，产生一系类新的键值对作为中间结果输出到本地。MapReduce计算框架会自动将这些中间结果数据按照键做聚合处理，并将键相同的数据分发给reduce函数处理(用户可以设置分发规则)。reduce函数以键和对应的值的集合作为输入，经过reduce函数的处理后，产生了另外一系列键值对作为最终输出。
如果用表达式表示，其过程如下式所示 :
{Keyl，Value1}~{Key2, List<Value2>}~{Key3, Value3}
读者可能觉得上面的描述和表达式非常抽象，那么让我们先来看一个例子。有一篮苹果，一些是红苹果，一些是青苹果，每个苹果有一个唯一编号，要解决的问题是统计该篮苹果的数目、红苹果(深色)的个数和青苹果(浅色)的个数。
假设有A, B, C三个人，A获得第一排苹果，B获得第二排苹果，这时，A和B分别统计自己手上的苹果的个数，然后将结果告知C, C将A, B的结果做一次汇总，得到最后结果。对于这个过程，其实用到了MapReduce的思想。我们可以从下一幅图看出端倪。
A的map函数的输入的格式为键值对appleId-count，比女fl " 11-1”表示appleId为11的苹果个数为1，经过map函数的累和，即将所有appleId的count相加，输出为新的键值对AppleCount-6，此时B也进行同样的操作，由于A和B的map函数输出的键值对的键相同，都为“AppIeCount"，所以MapReduce框架会将其都分发到C作为reduce函数的输入，并在reduce函数中完成对键相同的值的累和，并输出最后结果AppleCount-12。如果用表达式表示，即为:
(appleId, count}一>(AppleCount，List<count>}一>{AppleCount，count}
在这个例子中，就是用MapReduce的思想来完成苹果计数的问题，细心的读者可能发现，这个例子中reduce函数只执行了一次，是否可以执行多次呢，答案是肯定的，下面来看用MapReduce思想解决对红苹果和青苹果分别计数的问题。
假设有A, B. C, D四个人，A获得第一排苹果，B获得第二排苹果，A将手上的红苹果给C、青苹果给D、B将手上的红苹果给C、青苹果给D。C, D再统计各自手上的结果，得到最后结果，如下图所示。
假设有A, B. C, D四个人，A获得第一排苹果，B获得第二排苹果，A将手上的红苹果给C、青苹果给D、B将手上的红苹果给C、青苹果给D。C, D再统计各自手上的结果，得到最后结果，如下图所示。
A的map函数的输入同上次一样，在map函数中，用color和appleId作为新的键值对重新输出，B也做同样的操作。而A, B的map函数的输出的键值对会因为不同的键被分别分发到C和D执行:educe函数，而真正的计数是由reduce函数完成，并输出最后结果。这里:educe函数一共执行了两次，第一次是处理键为Red的数据.第二次是处理键为Green的数据。如果用表达式表示，即为:
{appleId, count}~{color, List<appleId>}~{color, count}
要理解MapReduce的编程思想，其核心的一点就是将数据用键值对表示。在现实生活中，很多数据要么本身就为键值对的形式，要么可以用键值对这种方式来表示，例如电话号码和通话记录，文件名和文件存储的数据等，键值对并不是高端数据挖掘独有的数据模型，而是存在于我们身边非常普通的模型。
利用分而治之的思想，可以将很多复杂的数据分析问题转变为一系列MapReduce作业，利用Hadoop的提供MapReduce计算框架，实现分布式计算，这样就能对海量数据进行复杂的数据分析，这也是MapReduce的意义所在。
利用分而治之的思想，可以将很多复杂的数据分析问题转变为一系列MapReduce作业，利用Hadoop的提供MapReduce计算框架，实现分布式计算，这样就能对海量数据进行复杂的数据分析，这也是MapReduce的意义所在。
本文参考书籍------Hadoop海量数据处理 技术详解与项目实战
