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为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架?

为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架?

在Hadoop问世之前,其实已经有了分布式计算,只是那个时候的分布式计算都是专用的系统,只能专门处理某一类计算,比如进行大规模数据的排序。很显然,这样的系统无法复用到其他的大数据计算场景,每一种应用都需要开发与维护专门的系统。而Hadoop MapReduce的出现,使得大数据计算通用编程成为可能。我们只要遵循MapReduce编程模型编写业务处理逻辑代码,就可以运行在Hadoop分布式集群上,无需关心分布式计算是如何完成的。也就是说,我们只需要关心业务逻辑,不用关心系统调用与运行环境,这和我们目前的主流开发方式是一致的。

请你先回忆一下,在前面我们讨论过,大数据计算的核心思路是移动计算比移动数据更划算。既然计算方法跟传统计算方法不一样,移动计算而不是移动数据,那么用传统的编程模型进行大数据计算就会遇到很多困难,因此Hadoop大数据计算使用了一种叫作MapReduce的编程模型。

其实MapReduce编程模型并不是Hadoop原创,甚至也不是Google原创,但是Google和Hadoop创造性地将MapReduce编程模型用到大数据计算上,立刻产生了神奇的效果,看似复杂的各种各样的机器学习、数据挖掘、SQL处理等大数据计算变得简单清晰起来。

今天我们就来聊聊Hadoop解决大规模数据分布式计算的方案——MapReduce。

在我看来,MapReduce既是一个编程模型,又是一个计算框架。也就是说,开发人员必须基于MapReduce编程模型进行编程开发,然后将程序通过MapReduce计算框架分发到Hadoop集群中运行。我们先看一下作为编程模型的MapReduce。

为什么说MapReduce是一种非常简单又非常强大的编程模型?

简单在于其编程模型只包含Map和Reduce两个过程,map的主要输入是一对<Key, Value>值,经过map计算后输出一对<Key, Value>值;然后将相同Key合并,形成<Key, Value集合>;再将这个<Key, Value集合>输入reduce,经过计算输出零个或多个<Key, Value>对。

同时,MapReduce又是非常强大的,不管是关系代数运算(SQL计算),还是矩阵运算(图计算),大数据领域几乎所有的计算需求都可以通过MapReduce编程来实现。

下面,我以WordCount程序为例,一起来看下MapReduce的计算过程。

WordCount主要解决的是文本处理中词频统计的问题,就是统计文本中每一个单词出现的次数。如果只是统计一篇文章的词频,几十KB到几MB的数据,只需要写一个程序,将数据读入内存,建一个Hash表记录每个词出现的次数就可以了。这个统计过程你可以看下面这张图。

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如果用Python语言,单机处理WordCount的代码是这样的。

简单说来,就是建一个Hash表,然后将字符串里的每个词放到这个Hash表里。如果这个词第一次放到Hash表,就新建一个Key、Value对,Key是这个词,Value是1。如果Hash表里已经有这个词了,那么就给这个词的Value + 1。

小数据量用单机统计词频很简单,但是如果想统计全世界互联网所有网页(数万亿计)的词频数(而这正是Google这样的搜索引擎的典型需求),不可能写一个程序把全世界的网页都读入内存,这时候就需要用MapReduce编程来解决。

WordCount的MapReduce程序如下。

你可以从这段代码中看到,MapReduce版本WordCount程序的核心是一个map函数和一个reduce函数。

map函数的输入主要是一个<Key, Value>对,在这个例子里,Value是要统计的所有文本中的一行数据,Key在一般计算中都不会用到。

map函数的计算过程是,将这行文本中的单词提取出来,针对每个单词输出一个<word, 1>这样的<Key, Value>对。

MapReduce计算框架会将这些收集起来,将相同的word放在一起,形成>这样的<Key, Value集合>数据,然后将其输入给reduce函数。

这里reduce的输入参数Values就是由很多个1组成的集合,而Key就是具体的单词word。

reduce函数的计算过程是,将这个集合里的1求和,再将单词(word)和这个和(sum)组成一个<Key, Value>,也就是<word, sum>输出。每一个输出就是一个单词和它的词频统计总和。

一个map函数可以针对一部分数据进行运算,这样就可以将一个大数据切分成很多块(这也正是HDFS所做的),MapReduce计算框架为每个数据块分配一个map函数去计算,从而实现大数据的分布式计算。

假设有两个数据块的文本数据需要进行词频统计,MapReduce计算过程如下图所示。

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以上就是MapReduce编程模型的主要计算过程和原理,但是这样一个MapReduce程序要想在分布式环境中执行,并处理海量的大规模数据,还需要一个计算框架,能够调度执行这个MapReduce程序,使它在分布式的集群中并行运行,而这个计算框架也叫MapReduce。

所以,当我们说MapReduce的时候,可能指编程模型,也就是一个MapReduce程序;也可能是指计算框架,调度执行大数据的分布式计算。关于MapReduce计算框架,我们下期再详细聊。

小结

总结一下,今天我们学习了MapReduce编程模型。这个模型既简单又强大,简单是因为它只包含Map和Reduce两个过程,强大之处又在于它可以实现大数据领域几乎所有的计算需求。这也正是MapReduce这个模型令人着迷的地方。

说起模型,我想跟你聊聊我的体会。

模型是人们对一类事物的概括与抽象,可以帮助我们更好地理解事物的本质,更方便地解决问题。比如,数学公式是我们对物理与数学规律的抽象,地图和沙盘是我们对地理空间的抽象,软件架构图是软件工程师对软件系统的抽象。

通过抽象,我们更容易把握事物的内在规律,而不是被纷繁复杂的事物表象所迷惑,更进一步深刻地认识这个世界。通过抽象,伽利略发现力是改变物体运动的原因,而不是使物体运动的原因,为全人类打开了现代科学的大门。

这些年,我自己认识了很多优秀的人,他们各有所长、各有特点,但是无一例外都有个共同的特征,就是对事物的洞察力。他们能够穿透事物的层层迷雾,直指问题的核心和要害,不会犹豫和迷茫,轻松出手就搞定了其他人看起来无比艰难的事情。有时候光是看他们做事就能感受到一种美感,让人意醉神迷。

这种洞察力就是来源于他们对事物的抽象能力,虽然我不知道这种能力缘何而来,但是见识了这种能力以后,我也非常渴望拥有对事物的抽象能力。所以在遇到问题的时候,我就会停下来思考:这个问题为什么会出现,它揭示出来背后的规律是什么,我应该如何做。甚至有时候会把这些优秀的人带入进思考:如果是戴老师、如果是潘大侠,他会如何看待、如何解决这个问题。通过这种不断地训练,虽然和那些最优秀的人相比还是有巨大的差距,但是仍然能够感受到自己的进步,这些小小的进步也会让自己产生大大的快乐,一种不荒废光阴、没有虚度此生的感觉。

我希望你也能够不断训练自己,遇到问题的时候,停下来思考一下:这些现象背后的规律是什么。有时候并不需要多么艰深的思考,仅仅就是停一下,就会让你察觉到以前不曾注意到的一些情况,进而发现事物的深层规律。这就是洞察力。

思考题

对于这样一张数据表

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如果存储在HDFS中,每一行记录在HDFS对应一行文本,文本格式是

根据上面WordCount的示例,请你写一个MapReduce程序,得到下面这条SQL的计算结果。

TIPS:如何用MapReduce实现SQL计算,我们在后面还会进一步讨论。

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