向你老婆解释清楚MapReduce
干巴巴的向老定义
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集(大于1TB)的婆解并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)"，释清是向老它们的主要思想，都是婆解从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的释清特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的向老情况下，将自己的婆解程序运行在分布式系统上。
当前的释清软件实现是指定一个Map(映射)函数，用来把一组键值对映射成一组新的向老键值对，指定并发的婆解Reduce(归约)函数，用来保证所有映射的释清键值对中的每一个共享相同的键组。
形象的向老解释1：统计图书
我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架，香港云服务器婆解我数2号书架，释清这就是“Map”。我们人越多，数的就更快。
现在我们到一起，把所有人的统计数加在一起，这就是“Reduce”。
形象的解释2：统计图形
我们来看一个关于图形统计的MapReduce流程，两个人负责把左侧的一堆图形，按照形状和颜色归类统计各自的数量。
实战：计算平均成绩的Java Hadoop MapReduce程序
说了那么多，你老婆可能已经理解了MR，但是你可能还无法和程序代码联系起来，下面的这个小例子可以帮助到你，类似的样例网上很多，去搜索吧，这里简单分析一下关键代码，通过标注的name和Text key，你需要理解什么是亿华云计算MapReduce中的key以及key的作用。
数据环境：位于Hadoop中的chinese.txt、english.txt、math.txt文件分别记录了所有学生的语文、英语、数学成绩，文件内容格式为，姓名 分数，中间以空格分隔。
public class Score { public static class ScoreMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { // 实现map函数 public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { // 将输入的纯文本文件的数据转化成String String line = value.toString(); // 将输入的数据首先按行进行分割 StringTokenizer tokenizerArticle = new StringTokenizer(line, "\n"); // 分别对每一行进行处理 while (tokenizerArticle.hasMoreElements()) { // 每行按空格划分 StringTokenizer tokenizerLine = new StringTokenizer(tokenizerArticle.nextToken()); String strName = tokenizerLine.nextToken();// 学生姓名部分 String strScore = tokenizerLine.nextToken();// 成绩部分 Text name = new Text(strName); int scoreInt = Integer.parseInt(strScore); // 输出姓名和成绩，以name做为key对分数归类 context.write(name, new IntWritable(scoreInt)); } } } public static class ScoreReduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { // 实现reduce函数 public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; int count = 0; Iterator<IntWritable> iterator = values.iterator(); while (iterator.hasNext()) { sum += iterator.next().get();// 计算总分 count++;// 统计总的科目数 } int average = (int) sum / count;// 计算平均成绩 context.write(key, new IntWritable(average)); } } public static void main(String[] args) throws Exception { ... // 设置Map和Reduce处理类 job.setMapperClass(ScoreMap.class); job.setReducerClass(ScoreReduce.class); ... } }***的话
如果你要进一步了解MR，***的方法就是从头成功运行一个hello world程序，通过一次成功的实践，你会发现MR这东西实在太简单了，否则说明你还没有成功运行过***个小程序。实践!实践!实践!
【本文为专栏作者“朱国立”的原创稿件，转载请通过作者微信公众号“开发者圆桌”获取联系和授权】
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