昨天,我在Xebia印度办公室发表了一个关于MapReduce的演说。演说进行得很顺利,听众们都能够理解MapReduce的概念(根据他们的反馈)。我成功地向技术听众们(主要是Java程序员,一些Flex程序员和少数的测试人员)解释了MapReduce的概念,这让我感到兴奋。在所有辛勤的工作之后,我们在Xebia印度办公室享用了丰盛的晚餐,然后我径直回了家。
回家后,我的妻子(Supriya)问道:“你的会开得怎么样?”我说还不错。 接着她又问我会议是的内容是什么(她不是从事软件或编程领域的工作的)。我告诉她说MapReduce。“Mapduce,那是什么玩意儿?”她问道: “跟地形图有关吗?”我说不,不是的,它和地形图一点关系也没有。“那么,它到底是什么玩意儿?”妻子问道。 “唔…让我们去Dominos(披萨连锁)吧,我会在餐桌上跟你好好解释。” 妻子说:“好的。” 然后我们就去了披萨店。
我们在Domions点餐之后,柜台的小伙子告诉我们说披萨需要15分钟才能准备好。于是,我问妻子:“你真的想要弄懂什么是MapReduce?” 她很坚定的回答说“是的”。 因此我问道:
我: 你是如何准备洋葱辣椒酱的?(以下并非准确食谱,请勿在家尝试)
妻子: 我会取一个洋葱,把它切碎,然后拌入盐和水,最后放进混合研磨机里研磨。这样就能得到洋葱辣椒酱了。
妻子: 但这和MapReduce有什么关系?
我: 你等一下。让我来编一个完整的情节,这样你肯定可以在15分钟内弄懂MapReduce.
妻子: 好吧。
我:现在,假设你想用薄荷、洋葱、番茄、辣椒、大蒜弄一瓶混合辣椒酱。你会怎么做呢?
妻子: 我会取薄荷叶一撮,洋葱一个,番茄一个,辣椒一根,大蒜一根,切碎后加入适量的盐和水,再放入混合研磨机里研磨,这样你就可以得到一瓶混合辣椒酱了。
我: 没错,让我们把MapReduce的概念应用到食谱上。Map和Reduce其实是两种操作,我来给你详细讲解下。
Map(映射): 把洋葱、番茄、辣椒和大蒜切碎,是各自作用在这些物体上的一个Map操作。所以你给Map一个洋葱,Map就会把洋葱切碎。 同样的,你把辣椒,大蒜和番茄一一地拿给Map,你也会得到各种碎块。 所以,当你在切像洋葱这样的蔬菜时,你执行就是一个Map操作。 Map操作适用于每一种蔬菜,它会相应地生产出一种或多种碎块,在我们的例子中生产的是蔬菜块。在Map操作中可能会出现有个洋葱坏掉了的情况,你只要把坏洋葱丢了就行了。所以,如果出现坏洋葱了,Map操作就会过滤掉坏洋葱而不会生产出任何的坏洋葱块。
Reduce(化简):在这一阶段,你将各种蔬菜碎都放入研磨机里进行研磨,你就可以得到一瓶辣椒酱了。这意味要制成一瓶辣椒酱,你得研磨所有的原料。因此,研磨机通常将map操作的蔬菜碎聚集在了一起。
妻子: 所以,这就是MapReduce?
我: 你可以说是,也可以说不是。 其实这只是MapReduce的一部分,MapReduce的强大在于分布式计算。
妻子: 分布式计算? 那是什么?请给我解释下吧。
我: 没问题。
我: 假设你参加了一个辣椒酱比赛并且你的食谱赢得了最佳辣椒酱奖。得奖之后,辣椒酱食谱大受欢迎,于是你想要开始出售自制品牌的辣椒酱。假设你每天需要生产10000瓶辣椒酱,你会怎么办呢?
妻子: 我会找一个能为我大量提供原料的供应商。
我:是的..就是那样的。那你能否独自完成制作呢?也就是说,独自将原料都切碎? 仅仅一部研磨机又是否能满足需要?而且现在,我们还需要供应不同种类的辣椒酱,像洋葱辣椒酱、青椒辣椒酱、番茄辣椒酱等等。
妻子: 当然不能了,我会雇佣更多的工人来切蔬菜。我还需要更多的研磨机,这样我就可以更快地生产辣椒酱了。
我:没错,所以现在你就不得不分配工作了,你将需要几个人一起切蔬菜。每个人都要处理满满一袋的蔬菜,而每一个人都相当于在执行一个简单的Map操作。每一个人都将不断的从袋子里拿出蔬菜来,并且每次只对一种蔬菜进行处理,也就是将它们切碎,直到袋子空了为止。
这样,当所有的工人都切完以后,工作台(每个人工作的地方)上就有了洋葱块、番茄块、和蒜蓉等等。
妻子:但是我怎么会制造出不同种类的番茄酱呢?
我:现在你会看到MapReduce遗漏的阶段—搅拌阶段。MapReduce将所有输出的蔬菜碎都搅拌在了一起,这些蔬菜碎都是在以key为基础的 map操作下产生的。搅拌将自动完成,你可以假设key是一种原料的名字,就像洋葱一样。 所以全部的洋葱keys都会搅拌在一起,并转移到研磨洋葱的研磨器里。这样,你就能得到洋葱辣椒酱了。同样地,所有的番茄也会被转移到标记着番茄的研磨器里,并制造出番茄辣椒酱。
披萨终于做好了,她点点头说她已经弄懂什么是MapReduce了。我只希望下次她听到MapReduce时,能更好的理解我到底在做些什么。
相关推荐
mapreduce mapreduce mapreduce mapreduce mapreduce mapreduce mapreduce mapreduce mapreduce mapreduce mapreduce mapreduce mapreduce mapreduce mapreduce mapreduce mapreduce mapreduce mapreduce mapreduce ...
4 分别在自编 MapReduce 程序 WordCount 运行过程中和运行结束后查看 MapReduce Web 界面。 5. 分别在自编 MapReduce 程序 WordCount 运行过程中和运行结束后练习 MapReduce Shell 常用命令。 。。
MapReduce发明人关于MapReduce的介绍
【MapReduce篇07】MapReduce之数据清洗ETL1
图解MapReduce,系统介绍Hadoop MapReduce工作过程原理
简单的在MapReduce中实现两个表的join连接简单的在MapReduce中实现两个表的join连接简单的在MapReduce中实现两个表的join连接
Hadoop 用mapreduce实现Wordcount实例,绝对能用
(2)打开网站localhost:8088和localhost:50070,查看MapReduce任务启动情况 (3)写wordcount代码并把代码生成jar包 (4)运行命令 (1):把linus下的文件放到hdfs上 (2):运行MapReduce (5):查看运行结果 ...
MapReduce简单程序示例
该资源中中包含MapReduce的练习题,可以是你同过这些练习题更好的掌握MapReduce
MapReduce的实现细节,对mapreduce的具体实现讲解
Mapreduce实验报告 前言和简介 MapReduce是Google提出的一种编程模型,在这个模型的支持下可以实现大规模并行化计 算。在Mapreduce框架下一个计算机群通过统一的任务调度将一个巨型任务分成许多部分 ,分别解决然后...
mapreduce example
hadoop网站通过SVN下载下来的mapreduce代码。欢迎现在学习!
mapreduce
文档是我整理的所有关于mapreduce实战代码,里面所有的程序都是经过我自己全部运行验证通过的,现分享出供大家参考
MapReduce 设计模式,深入理解MapReduce编程模式,更好的利用MapReduce模型
MapReduce求取行平均值 MapReduce小实例 数据有经过处理已经添加行号的 也有未添加的 行平均值的四种求法
mapreduce introduction
在hadoop平台上,用mapreduce编程实现大数据的词频统计