下图是一个典型的，互联网分层架构：
- 客户端层：典型调用方是浏览器browser或者手机APP
- 站点应用层：实现核心业务逻辑，从下游获取数据，对上游返回html或者json
- 服务层：业务服务，数据服务，基础服务，对上游提供友好的RPC接口
- 数据缓存层：缓存加速访问存储
- 数据固化层：数据库固化数据存储
同一个层次的内部，例如端上的APP，以及web-server，也都会进行MVC分层：
- view层：展现
- control层：逻辑
- model层：数据
工程师骨子里，都潜移默化的实施着分层架构设计。
互联网分层架构的本质究竟是什么呢?
如果我们仔细思考会发现，不管是跨进程的分层架构，还是进程内的MVC分层，都是一个“数据移动”，然后“被处理”和“被呈现”的过程。
如上图所示：数据处理和呈现，需要CPU计算，而CPU是固定不动的：
- db/service/web-server都部署在固定的集群上
- 端上，不管是browser还是APP，也有固定的CPU处理
而数据是移动的：
- 跨进程的：数据从数据库和缓存里，转移到service层，到web-server层，到client层
- 同进程的：数据从model层，转移到control层，转移到view层
归根结底一句话：互联网分层架构，是一个CPU固定，数据移动的架构。
MapReduce的架构，是不是也遵循这个架构特点呢?
假如MapReduce也使用类似的的分层架构模式：
提前部署服务：
- map服务层：接收输入数据，产出“分”的数据，集群部署M=1W个实例
- reduce服务层：接受“合”的数据，产出最终数据，集群部署R=1W个实例
当用户提交作业时：
- 把数据数据传输给map服务集群;
- map服务集群产出结果后，把数据传输给reduce服务集群;
- reduce服务集群把结果传输给用户;
存在什么问题?
将有大量的时间浪费在大量数据的网络传输上。
画外音：输入给map，map给reduce，reduce给用户。
会发现，“固定CPU，移动数据”的架构并不适合。
Google MapReduce工程架构是如何思考这一个问题的呢?
为了减少数据量的传输：
(1) 输入数据，被分割为M块后，master会尽量将执行map函数的worker实例，启动在输入数据所在的服务器上;
画外音：不需要网络传输了。
(2) map函数的worker实例输出的的结果，会被分区函数划分成R块，写到worker实例所在的本地磁盘;
画外音：不需要网络传输了。
(3) reduce函数，由于有M个输入数据源(M个map的输出都有一部分数据可能对应到一个reduce的输入数据)，所以，master会尽量将执行reduce函数的worker实例，启动在离这些输入数据源尽可能“近”的服务器上;
- 画外音：目的也是最小化网络传输;
- 服务器之间的“近”，可以用内网IP地址的相似度衡量。
所以，对于MapReduce系统架构，“固定数据，移动CPU”更为合理。
这是为什么呢?
互联网在线业务的特点是：
- 总数据量大
- 吞吐量比较大，同时发起的请求多
- 每个请求，处理的数据相对比较小
- 用户对处理时延比较敏感
这类业务，使用“固定CPU，移动数据”的分层架构是合理的。
MapReduce离线业务的特点是：
- 吞吐量比较小，同时发起的任务比较少
- 每个任务，处理的数据量非常大
- 用户对处理时延容忍性大
这类业务，使用“固定数据，移动CPU”的分层架构是合理的。
任何脱离业务的架构设计，都是耍流氓。
