文档章节

我是如何向老婆解释MapReduce的?

j
 jmppok
发布于 2015/03/25 10:14
字数 1701
阅读 5
收藏 0

我是如何向老婆解释MapReduce的?



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。

 

编注:下面这段话是网上其他人用最简短的语言解释MapReduce:

We want to count all the books in the library. You count up shelf #1, I count up shelf #2. That’s map. The more people we get, the faster it goes.

我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架,我数2号书架。这就是“Map”。我们人越多,数书就更快。

Now we get together and add our individual counts. That’s reduce.

现在我们到一起,把所有人的统计数加在一起。这就是“Reduce”。

 

原文:Shekhar Gulati   编译:伯乐在线 -黄慧谕

本文转载自:http://blog.csdn.net/jmppok/article/details/15335397

j
粉丝 10
博文 138
码字总数 0
作品 2
海淀
高级程序员
私信 提问
如何向妻子解释 hadoop 中的 mapreduce

印度 Java 程序员 Shekhar Gulati 在自己的博客发表了 “How I explained MapReduce to my Wife?” 一文,比较通俗地阐述了 MapReduce 的概念。 昨天,我在 Xebia 印度办公室发表了一个关于 ...

justjavac
2013/09/17
1K
7
分布式计算引擎MapReduce

应用场景 当数据量大到一定程度,传统的技术无法进行解决的时候,那么需要采用分布式计算引擎MapReduce来尝试解决了! 操作步骤 1. 架构图 Hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构...

wsc449
2018/01/10
0
0
2014-11-12--Hadoop的基础学习(三)--Hadoop中MapReduce框架入门

1.MapReduce的简单概念 百度百科:MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",和他们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的...

查封炉台
2014/11/16
8.3K
8
MapReduce: 一个巨大的倒退

前言 databasecolumn 的数据库大牛们(其中包括PostgreSQL的最初伯克利领导:Michael Stonebraker)最近写了一篇评论当前如日中天的MapReduce技术的文章,引发剧烈的讨论。我抽空在这儿翻译一...

ddatsh
2011/11/04
4.5K
7
大数据(hadoop-Mapreduce原理架构)

课程目标: 1:MapReduce的应用场景 2:MapReduce编程模型 3:MapReduce的架构 4:常见MapReduce应用场景 5:总结 MapReduce的定义 源自于Google的MapReduce论文 发表于2004年12月 Hadoop M...

这很耳东先生
04/30
30
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

面向海量数据的极致成本优化-云HBase的一体化冷热分离

前言 随着业务的持续发展,业务数据库存储量会持续增长。通常数据量过亿时,就需要考虑做分库分表,或者选择扩展能力更好的NOSQL/NewSQL数据库,如HBase就可以单表支持PB级数据,足够满足大多...

阿里云官方博客
30分钟前
3
0
最新最全国内外架构开源技术干货资料

大家好,废话不多说,整理了精心收集了各类资源。 声明,如侵犯个人利益,请联系小编,会立即删除相关资料。 领取方式在文末 求转发列表 好了,由于资源太多啦,就不一一列举了。 大家按照下...

泥瓦匠BYSocket
32分钟前
6
0
springmvc jsp访问不了css

在jsp中引入css,一直报404错误,直接访问css,也无法访问 将css文件移出WEB-INF,因为处于安全性考虑,这个目录禁止外部访问。 当引用css时,可以直接用绝对路径${pageContext.request.conte...

沉迷于编程的小菜菜
34分钟前
4
0
android 系统版本 9.1网络请求遇到坑

网络请求异常: E/http: CLEARTEXT communication to plat.xunlinkeji.cn not permitted by network security policy 在res下新建一个xml目录 创建名为network_security_config.xml 文件 ,该......

MrLins
52分钟前
5
0
Istio 1.3 发布,HTTP 遥测不再需要 Mixer

> 原文链接:Istio 1.3 发布,HTTP 遥测不再需要 Mixer Istio 是 Google、IBM 和 Lyft 联合开源的服务网格(Service Mesh)框架,旨在解决大量微服务的发现、连接、管理、监控以及安全等问题...

米开朗基杨
今天
10
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

返回顶部
顶部