[小心得]MapReduce理解
我最近应聘时，遇到的一个面试题：请试写一段mapreduce代码。
于是开始学习它的相关知识，英文的资料我看的比较慢，中文的没有多少，而且很多翻译的不好，看完也不明白重点为在哪，但在这过程中，还是学到了不少东西，保存起来以后用的时候查起来方便：
Map/Reduce算法的过程是：
1、Partition(划分数据)
把数据划N份
2、Map
除了划分数据，还需要把运算该数据的代码也Map到每个运算节点上面去并发执行。这N个节点各自执行自己的任务，执行完毕以后把执行结果返回
3、Partition
这N份执行结果需要归并，于是我们再次划分数据，比方说划分为M份
4、Reduce
把Reduce代码和Reduce数据分发到N个节点执行，每个节点执行完毕返回数据。如果需要再次Reduce可以再次执行。最终Reduce为一个总共的结果
我现在的理解是这样的
代码
1 var[] return = new var[N];
2 for(int i=0; i<N; i++)
3 {
4 var rtn = spawn(fun() ->nodeRun());
5 return[i] = rtn;
6 }
7 var[] return 2 = partitionValue(return);//return2中元素个数为M,M<N(远小于)
8 for(int i=0; i<M; i++){
9 var rtn2 = spawn(fun() ->nodeRun2());
10 return2[i]=rtn2;
11 }
12 ....
13 一直到return数组元素个数为1，处理得到最后结果
