MapReduce的一个通俗解释

其实我们可以从word count这个实例来理解MapReduce。MapReduce大体上分为六个步骤：input, split, map, shuffle, reduce, output。细节描述如下：

1. 输入(input)：如给定一个文档，包含如下四行：
Hello Java
Hello C
Hello Java

Hello C++

 

2. 拆分(split)：将上述文档中每一行的内容转换为key-value对，即：
0 - Hello Java
1 - Hello C
2 – Hello Java

3 - Hello C++

 

3. 映射(map)：将拆分之后的内容转换成新的key-value对，即：
(Hello , 1)
(Java , 1)
(Hello , 1)
(C , 1)
(Hello , 1)
(Java , 1)
(Hello , 1)

(C++ , 1)

 

4. 派发(shuffle)：将key相同的扔到一起去，即：
(Hello , 1)
(Hello , 1)
(Hello , 1)
(Hello , 1)
(Java , 1)
(Java , 1)
(C , 1)
(C++ , 1)
注意：这一步需要移动数据，原来的数据可能在不同的datanode上，这一步过后，相同key的数据会被移动到同一台机器上。最终，它会返回一个list包含各种k-value对，即：
{ Hello: 1,1,1,1}
{Java: 1,1}
{C: 1}

{C++: 1}

 

5. 缩减(reduce)：把同一个key的结果加在一起。如：
(Hello , 4)
(Java , 2)
(C , 1)

(C++,1)

 

6. 输出(output): 输出缩减之后的所有结果。

 

转自知乎：https://www.zhihu.com/question/23345991/answer/223113502