原来这就是MapReduce！

小咪咪 2021-09-30 23:00 389阅读 0赞

> 本文公众号来源：互联网侦察   作者：channingbreeze
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> 最近我也在入门大数据相关的基础，这篇文章非常通俗易懂讲解了什么是MapReduce，推荐阅读！

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找到工作后的一小段时间是清闲的，小史把新租房收拾利索后，就开始找同学小赵，小李和小王来聚会了。

吃过午饭后，下午没事，四个人一起商量来打升级。打升级要两副扑克牌，小史就去找吕老师借牌去了。

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**【多几张牌】**

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吕老师给小史拿出一把牌。

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**【map-reduce】**

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（注意，如果有两幅完整的牌，那么小赵手中的黑桃A一定不少于2张，因为其他人手中已经不可能有黑桃A了，图中的数据只是演示。）

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**【hadoop中的map-reduce】**

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吕老师：过程看上去很简单，但是要实现并不简单，要考虑很多异常情况，幸好开源项目hadoop已经帮我们实现了这个模型，我们用它很简单就能实现map-reduce。

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吕老师：hadoop是一个分布式计算平台，我们只要开发map-reduce的作业(job)，然后提交到hadoop平台，它就会帮我们跑这个map-reduce的作业啦。

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map阶段：

public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {  protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>.Context context) throws java.io.IOException, InterruptedException {    String card = value.toString();    context.write(new Text(card), new LongWritable(1L));  };}static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
        
      protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>.Context context) throws java.io.IOException, InterruptedException {
        
        String card = value.toString();
        context.write(new Text(card), new LongWritable(1L));
      };
    }

(友情提示：可左右滑动)

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吕老师：申明不用看，主要看map方法，它有三个参数，key、value和context，逻辑也很简单，其实就是用context.write往下游写了一个(card,1)的映射关系。

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reduce阶段：

public static class MyReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {  protected void reduce(Text key, java.lang.Iterable<LongWritable> values, Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>.Context context) throws java.io.IOException, InterruptedException {    long count = 0L;    for (LongWritable value : values) {      count += value.get();    }    context.write(key, new LongWritable(count));  };}static class MyReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {
        
      protected void reduce(Text key, java.lang.Iterable<LongWritable> values, Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>.Context context) throws java.io.IOException, InterruptedException {
        
        long count = 0L;
        for (LongWritable value : values) {
        
          count += value.get();
        }
        context.write(key, new LongWritable(count));
      };
    }

(友情提示：可左右滑动)

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吕老师：reduce也很简单，方法中三个参数，key、values和context，因为到了reduce阶段，一个key可能有多个value，所以这里传进来的是values，函数逻辑其实就是简单地将values累加，然后通过context.write输出。

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小史：我明白了，hadoop其实把map-reduce的流程已经固定下来并且实现了，只留给我们自定义map和自定义reduce的接口，而这两部分恰好是和业务强相关的。

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小史：也就是说业务方只需要告诉hadoop怎么进行map和怎么进行reduce，hadoop就能帮我们跑map-reduce的计算任务啦。

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**【分区函数】**

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小史：我明白了，这样一来，最后reduce完成之后，我这边多出来的牌全是红心的，其他人多出来的牌也算是同一花色，就不用进行二次统计了，这真是个好办法。

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吕老师：没错，这就是分区函数的作用，在hadoop中，虽然shuffle阶段有默认规则，但是我们可以自定义分区函数来改变这个规则，让它更加适合我们的业务。

**【合并函数】**

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吕老师：如果你不合并，那么传给shuffle阶段的就有两个数据，如果你预合并了，那么传给shuffle阶段的就只有一个数据，这样数据量减少了一半。

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吕老师：hadoop当然考虑到了这个点，你可以自定义一个合并函数，hadoop在map阶段会调用它对本地数据进行预合并。

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**【hadoop帮我们做的事情】**

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吕老师：还有呀，刚才说的分布式系统中网络传输是有成本的，hadoop会帮我们把数据送到最近的节点，尽量减少网络传输。

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吕老师：hadoop有两大重大贡献，一个是刚刚讲的map-reduce，另一个是分布式文件系统hdfs，hdfs可以说是分布式存储系统的基石。其实一般来说，map-reduce任务的输入，也就是那个很大的数据文件，一般都是存在hdfs上的。

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**【笔记】**

小史在往回走的路上，在手机里记录下了这次的笔记。

一、map-reduce的四个关键阶段：file切分、map阶段、shuffle阶段、reduce阶段。

二、hadoop帮我们做了大部分工作，我们只需自定义map和reduce阶段。

三、可以通过自定义分区函数和合并函数控制map-reduce过程的细节。

四、hadoop还有一个叫hdfs的牛逼东西，下次问问吕老师。

**【回到房间】**

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