map函数和reduce函数

这两个函数是交给用户实现的，这两个函数定义了任务本身。

map函数：接受一个键值对（key-value pair），产生一组中间键值对。MapReduce框架会将map函数产生的中间键值对里键相同的值传递给一个reduce函数。

reduce函数：接受一个键，以及相关的一组值，将这组值进行合并产生一组规模更小的值（通常只有一个或零个值）。

统计词频的MapReduce函数的核心代码非常简短，主要就是实现这两个函数。

// filename 文件名 contents 文件内容
// 将文件内容中的word提出来，并将其value置为1
func mapF(filename string, contents string) (res []mapreduce.KeyValue) {
    // TODO: you have to write this function
    values := strings.FieldsFunc(contents, func(c rune) bool {
        return !unicode.IsLetter(c)
    })
    for _, word := range values {
        res = append(res, mapreduce.KeyValue{Key: word, Value: "1"})
    }
    return res
}

// key Reduce任务负责的key， values Reduce任务对应map结果 key的所有values
// 统计values中元素的个数，就是wordcount
func reduceF(key string, values []string) string {
    // TODO: you also have to write this function
    var cnt int
    for _, value := range values {
        n, err := strconv.Atoi(value)
        if err != nil {
            fmt.Printf("%v make error: %v\n", n, err)
        }
        cnt += n
    }
    return strconv.Itoa(cnt)
}

在统计词频的例子里，map函数接受的键是文件名，值是文件的内容，map逐个遍历单词，每遇到一个单词w，就产生一个中间键值对<w, "1">，这表示单词w咱又找到了一个；MapReduce将键相同（都是单词w）的键值对传给reduce函数，这样reduce函数接受的键就是单词w，值是一串"1"（最基本的实现是这样，但可以优化），个数等于键为w的键值对的个数，然后将这些“1”累加就得到单词w的出现次数。最后这些单词的出现次数会被写到用户定义的位置，存储在底层的分布式存储系统（GFS或HDFS）。

工作原理

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上图是论文里给出的流程图。一切都是从最上方的user program开始的，user program链接了MapReduce库，实现了最基本的Map函数和Reduce函数。图中执行的顺序都用数字标记了。

1.MapReduce库先把user program的输入文件划分为M份（M为用户定义），每一份通常有16MB到64MB，如图左方所示分成了split0~4；然后使用fork将用户进程拷贝到集群内其它机器上。

2.user program的副本中有一个称为master，其余称为worker，master是负责调度的，为空闲worker分配作业（Map作业或者Reduce作业），worker的数量也是可以由用户指定的。

3.被分配了Map作业的worker，开始读取对应分片的输入数据，Map作业数量是由M决定的，和split一一对应；Map作业从输入数据中抽取出键值对，每一个键值对都作为参数传递给map函数，map函数产生的中间键值对被缓存在内存中。

4.缓存的中间键值对会被定期写入本地磁盘，而且被分为R个区，R的大小是由用户定义的，将来每个区会对应一个Reduce作业；这些中间键值对的位置会被通报给master，master负责将信息转发给Reduce worker。

5.master通知分配了Reduce作业的worker它负责的分区在什么位置（肯定不止一个地方，每个Map作业产生的中间键值对都可能映射到所有R个不同分区），当Reduce worker把所有它负责的中间键值对都读过来后，先对它们进行排序，使得相同键的键值对聚集在一起。因为不同的键可能会映射到同一个分区也就是同一个Reduce作业（谁让分区少呢），所以排序是必须的。

6.reduce worker遍历排序后的中间键值对，对于每个唯一的键，都将键与关联的值传递给reduce函数，reduce函数产生的输出会添加到这个分区的输出文件中。

7.当所有的Map和Reduce作业都完成了，master唤醒正版的user program，MapReduce函数调用返回user program的代码。

所有执行完毕后，MapReduce输出放在了R个分区的输出文件中（分别对应一个Reduce作业）。用户通常并不需要合并这R个文件，而是将其作为输入交给另一个MapReduce程序处理。整个过程中，输入数据是来自底层分布式文件系统（GFS）的，中间数据是放在本地文件系统的，最终输出数据是写入底层分布式文件系统（GFS）的。而且我们要注意Map/Reduce作业和map/reduce函数的区别：Map作业处理一个输入数据的分片，可能需要调用多次map函数来处理每个输入键值对；Reduce作业处理一个分区的中间键值对，期间要对每个不同的键调用一次reduce函数，Reduce作业最终也对应一个输出文件。

总结：

通过以上你是否了解什么是MapReduce了那，什么是key,怎么过滤有效数据，怎么得到自己想要的数据。
MapReduce是一种编程思想，可以使用java来实现，C++来实现。Map的作用是过滤一些原始数据，Reduce则是处理这些数据，得到我们想要的结果，比如你想造出番茄辣椒酱。也就是我们使用hadoop，比方来进行日志处理之后，得到我们想要的关心的数据