在這篇文章里總結了幾種網上或者論文中常見的MapReduce模式和算法，并系統化的解釋了這些技術的不同之處。所有描述性的文字和代碼都使用了標準hadoop的MapReduce模型，包括Mappers, Reduces, Combiners, Partitioners,和 sorting。如下圖所示。
基本MapReduce模式
計數與求和
問題陳述:
有許多文檔，每個文檔都有一些字段組成。需要計算出每個字段在所有文檔中的出現次數或者這些字段的其他什么統計值。例如，給定一個log文件，其中的每條記錄都包含一個響應時間，需要計算出平均響應時間。
解決方案:
讓我們先從簡單的例子入手。在下面的代碼片段里，Mapper每遇到指定詞就把頻次記1，Reducer一個個遍歷這些詞的集合然后把他們的頻次加和。
1
class
Mapper
2
method Map(docid id, doc d)
3
for
all term t
in
doc d
do
4
Emit(term t, count
1
)
5
6
class
Reducer
7
method Reduce(term t, counts [c1, c2,...])
8
sum
=
0
9
for
all count c
in
[c1, c2,...]
do
10
sum
=
sum
+
c
11
Emit(term t, count sum)
這種方法的缺點顯而易見，Mapper提交了太多無意義的計數。它完全可以通過先對每個文檔中的詞進行計數從而減少傳遞給Reducer的數據量:
1
class
Mapper
2
method Map(docid id, doc d)
3
H
=
new
AssociativeArray
4
for
all term t
in
doc d
do
5
H{t}
=
H{t}
+
1
6
for
all term t
in
H
do
7
Emit(term t, count H{t})
如果要累計計數的的不只是單個文檔中的內容，還包括了一個Mapper節點處理的所有文檔，那就要用到Combiner了:
1
class
Mapper
2
method Map(docid id, doc d)
3
for
all term t
in
doc d
do
4
Emit(term t, count
1
)
5
6
class
Combiner
7
method Combine(term t, [c1, c2,...])
8
sum
=
0
9
for
all count c
in
[c1, c2,...]
do
10
sum
=
sum
+
c
11
Emit(term t, count sum)
12
13
class
Reducer
14
method Reduce(term t, counts [c1, c2,...])
15
sum
=
0
16
for
all count c
in
[c1, c2,...]
do
17
sum
=
sum
+
c
18
Emit(term t, count sum)
應用： Log 分析, 數據查詢
整理歸類
問題陳述 :
有一系列條目，每個條目都有幾個屬性，要把具有同一屬性值的條目都保存在一個文件里，或者把條目按照屬性值分組。 最典型的應用是倒排索引。
解決方案：
解決方案很簡單。 在 Mapper 中以每個條目的所需屬性值作為 key，其本身作為值傳遞給 Reducer。 Reducer 取得按照屬性值分組的條目，然后可以處理或者保存。如果是在構建倒排索引，那么 每個條目相當于一個詞而屬性值就是詞所在的文檔ID。
應用： 倒排索引， ETL
過濾 (文本查找)，解析和校驗
問題陳述:
假設有很多條記錄，需要從其中找出滿足某個條件的所有記錄，或者將每條記錄傳換成另外一種形式（轉換操作相對于各條記錄獨立，即對一條記錄的操作與其他記錄無關）。像文本解析、特定值抽取、格式轉換等都屬于后一種用例。
解決方案:
非常簡單，在Mapper 里逐條進行操作，輸出需要的值或轉換后的形式。
應用： 日志分析，數據查詢，ETL，數據校驗
分布式任務執行
問題陳述:
大型計算可以分解為多個部分分別進行然后合并各個計算的結果以獲得最終結果。
解決方案: 將數據切分成多份作為每個 Mapper 的輸入，每個Mapper處理一份數據，執行同樣的運算，產生結果，Reducer把多個Mapper的結果組合成一個。
案例研究： 數字通信系統模擬
像 WiMAX 這樣的數字通信模擬軟件通過系統模型來傳輸大量的隨機數據，然后計算傳輸中的錯誤幾率。 每個 Mapper 處理樣本 1/N 的數據，計算出這部分數據的錯誤率，然后在 Reducer 里計算平均錯誤率。
應用： 工程模擬，數字分析，性能測試
排序
問題陳述:
有許多條記錄，需要按照某種規則將所有記錄排序或是按照順序來處理記錄。
解決方案: 簡單排序很好辦 – Mappers 將待排序的屬性值為鍵，整條記錄為值輸出。 不過實際應用中的排序要更加巧妙一點， 這就是它之所以被稱為MapReduce 核心的原因（“核心”是說排序？因為證明Hadoop計算能力的實驗是大數據排序？還是說Hadoop的處理過程中對key排序的環節？）。在實踐中，常用組合鍵來實現二次排序和分組。
MapReduce 最初只能夠對鍵排序， 但是也有技術利用可以利用Hadoop 的特性來實現按值排序。想了解的話可以看 這篇博客 。
按照BigTable的概念，使用 MapReduce來對最初數據而非中間數據排序，也即保持數據的有序狀態更有好處，必須注意這一點。換句話說，在數據插入時排序一次要比在每次查詢數據的時候排序更高效。
應用： ETL，數據分析
非基本 MapReduce 模式
迭代消息傳遞 (圖處理)
問題陳述：
假設一個實體網絡，實體之間存在著關系。 需要按照與它比鄰的其他實體的屬性計算出一個狀態。這個狀態可以表現為它和其它節點之間的距離， 存在特定屬性的鄰接點的跡象， 鄰域密度特征等等。
解決方案：
網絡存儲為系列節點的結合，每個節點包含有其所有鄰接點ID的列表。按照這個概念，MapReduce 迭代進行，每次迭代中每個節點都發消息給它的鄰接點。鄰接點根據接收到的信息更新自己的狀態。當滿足了某些條件的時候迭代停止，如達到了最大迭代次數（網絡半徑）或兩次連續的迭代幾乎沒有狀態改變。從技術上來看，Mapper 以每個鄰接點的ID為鍵發出信息，所有的信息都會按照接受節點分組，reducer 就能夠重算各節點的狀態然后更新那些狀態改變了的節點。下面展示了這個算法：
1
class
Mapper
2
method Map(id n,
object
N)
3
Emit(id n,
object
N)
4
for
all id m
in
N.OutgoingRelations
do
5
Emit(id m, message getMessage(N))
6
7
class
Reducer
8
method Reduce(id m, [s1, s2,...])
9
M
=
null
10
messages
=
[]
11
for
all s
in
[s1, s2,...]
do
12
if
IsObject(s) then
13
M
=
s
14
else
//
s is a message
15
messages.add(s)
16
M.State
=
calculateState(messages)
17
Emit(id m, item M)
一個節點的狀態可以迅速的沿著網絡傳全網，那些被感染了的節點又去感染它們的鄰居，整個過程就像下面的圖示一樣：
案例研究： 沿分類樹的有效性傳遞
問題陳述：
這個問題來自于真實的電子商務應用。將各種貨物分類，這些類別可以組成一個樹形結構，比較大的分類（像男人、女人、兒童）可以再分出小分類（像男褲或女裝），直到不能再分為止（像男式藍色牛仔褲）。這些不能再分的基層類別可以是有效（這個類別包含有貨品）或者已無效的（沒有屬于這個分類的貨品）。如果一個分類至少含有一個有效的子分類那么認為這個分類也是有效的。我們需要在已知一些基層分類有效的情況下找出分類樹上所有有效的分類。
解決方案：
這個問題可以用上一節提到的框架來解決。我們咋下面定義了名為 getMessage和 calculateState 的方法：
1
class
N
2
State
in
{True
=
2
, False
=
1
,
null
=
0
},
3
initialized
1
or
2
for
end
-
of
-
line categories,
0
otherwise
4
method getMessage(
object
N)
5
return
N.State
6
method calculateState(state s, data [d1, d2,...])
7
return
max( [d1, d2,...] )
案例研究：廣度優先搜索
問題陳述 ： 需要計算出一個圖結構中某一個節點到其它所有節點的距離。
解決方案： Source源節點給所有鄰接點發出值為0的信號，鄰接點把收到的信號再轉發給自己的鄰接點，每轉發一次就對信號值加1：
1
class
N
2
State
is
distance,
3
initialized
0
for
source node, INFINITY
for
all other nodes
4
method getMessage(N)
5
return
N.State
+
1
6
method calculateState(state s, data [d1, d2,...])
7
min( [d1, d2,...] )
案例研究：網頁排名和 Mapper 端數據聚合
這個算法由Google提出，使用權威的PageRank算法，通過連接到一個網頁的其他網頁來計算網頁的相關性。真實算法是相當復雜的，但是核心思想是權重可以傳播，也即通過一個節點的各聯接節點的權重的均值來計算節點自身的權重。
1
class
N
2
State
is
PageRank
3
method getMessage(
object
N)
4
return
N.State
/
N.OutgoingRelations.size()
5
method calculateState(state s, data [d1, d2,...])
6
return
( sum([d1, d2,...]) )
要指出的是上面用一個數值來作為評分實際上是一種簡化，在實際情況下，我們需要在Mapper端來進行聚合計算得出這個值。下面的代碼片段展示了這個改變后的邏輯 （針對于 PageRank 算法）：
1
class
Mapper
2
method Initialize
3
H
=
new
AssociativeArray
4
method Map(id n,
object
N)
5
p
=
N.PageRank
/
N.OutgoingRelations.size()
6
Emit(id n,
object
N)
7
for
all id m
in
N.OutgoingRelations
do
8
H{m}
=
H{m}
+
p
9
method Close
10
for
all id n
in
H
do
11
Emit(id n, value H{n})
12
13
class
Reducer
14
method Reduce(id m, [s1, s2,...])
15
M
=
null
16
p
=
0
17
for
all s
in
[s1, s2,...]
do
18
if
IsObject(s) then
19
M
=
s
20
else
21
p
=
p
+
s
22
M.PageRank
=
p
23
Emit(id m, item M)
應用： 圖分析，網頁索引
值去重 （對唯一項計數）
問題陳述: 記錄包含值域F和值域 G，要分別統計相同G值的記錄中不同的F值的數目 (相當于按照 G分組).
這個問題可以推而廣之應用于分面搜索（某些電子商務網站稱之為Narrow Search）
Record 1: F=1, G={a, b}
Record 2: F=2, G={a, d, e}
Record 3: F=1, G=
Record 4: F=3, G={a, b}
Result:
a -> 3 // F=1, F=2, F=3
b -> 2 // F=1, F=3
d -> 1 // F=2
e -> 1 // F=2
解決方案 I:
第一種方法是分兩個階段來解決這個問題。第一階段在Mapper中使用F和G組成一個復合值對，然后在Reducer中輸出每個值對，目的是為了保證F值的唯一性。在第二階段，再將值對按照G值來分組計算每組中的條目數。
第一階段：
1
class
Mapper
2
method Map(
null
, record [value f, categories [g1, g2,...]])
3
for
all category g
in
[g1, g2,...]
4
Emit(record [g, f], count
1
)
5
6
class
Reducer
7
method Reduce(record [g, f], counts [n1, n2, ...])
8
Emit(record [g, f],
null
)
第二階段：
1
class
Mapper
2
method Map(record [f, g],
null
)
3
Emit(value g, count
1
)
4
5
class
Reducer
6
method Reduce(value g, counts [n1, n2,...])
7
Emit(value g, sum( [n1, n2,...] ) )
解決方案 II:
第二種方法只需要一次MapReduce 即可實現，但擴展性不強。算法很簡單-Mapper 輸出值和分類，在Reducer里為每個值對應的分類去重然后給每個所屬的分類計數加1，最后再在Reducer結束后將所有計數加和。這種方法適用于只有有限個分類，而且擁有相同F值的記錄不是很多的情況。例如網絡日志處理和用戶分類，用戶的總數很多，但是每個用戶的事件是有限的，以此分類得到的類別也是有限的。值得一提的是在這種模式下可以在數據傳輸到Reducer之前使用Combiner來去除分類的重復值。
1
class
Mapper
2
method Map(
null
, record [value f, categories [g1, g2,...] )
3
for
all category g
in
[g1, g2,...]
4
Emit(value f, category g)
5
6
class
Reducer
7
method Initialize
8
H
=
new
AssociativeArray : category
->
count
9
method Reduce(value f, categories [g1, g2,...])
10
[g1
'
, g2
'
,..]
=
ExcludeDuplicates( [g1, g2,..] )
11
for
all category g
in
[g1
'
, g2
'
,...]
12
H{g}
=
H{g}
+
1
13
method Close
14
for
all category g
in
H
do
15
Emit(category g, count H{g})
應用： 日志分析，用戶計數
互相關
問題陳述： 有多個各由若干項構成的組，計算項兩兩共同出現于一個組中的次數。假如項數是N，那么應該計算N*N。
這種情況常見于文本分析（條目是單詞而元組是句子），市場分析（購買了此物的客戶還可能購買什么）。如果N*N小到可以容納于一臺機器的內存，實現起來就比較簡單了。
配對法
第一種方法是在Mapper中給所有條目配對，然后在Reducer中將同一條目對的計數加和。但這種做法也有缺點：
- 使用 combiners 帶來的的好處有限，因為很可能所有項對都是唯一的
- 不能有效利用內存
1
class
Mapper
2
method Map(
null
, items [i1, i2,...] )
3
for
all item i
in
[i1, i2,...]
4
for
all item j
in
[i1, i2,...]
5
Emit(pair [i j], count
1
)
6
7
class
Reducer
8
method Reduce(pair [i j], counts [c1, c2,...])
9
s
=
sum([c1, c2,...])
10
Emit(pair[i j], count s)
Stripes Approach （條方法？不知道這個名字怎么理解）
第二種方法是將數據按照pair中的第一項來分組，并維護一個關聯數組，數組中存儲的是所有關聯項的計數。The second approach is to group data by the first item in pair and maintain an associative array (“stripe”) where counters for all adjacent items are accumulated. Reducer receives all stripes for leading item i, merges them, and emits the same result as in the Pairs approach.
- 中間結果的鍵數量相對較少，因此減少了排序消耗。
- 可以有效利用 combiners。
- 可在內存中執行，不過如果沒有正確執行的話也會帶來問題。
- 實現起來比較復雜。
- 一般來說， “stripes” 比 “pairs” 更快
1
class
Mapper
2
method Map(
null
, items [i1, i2,...] )
3
for
all item i
in
[i1, i2,...]
4
H
=
new
AssociativeArray : item
->
counter
5
for
all item j
in
[i1, i2,...]
6
H{j}
=
H{j}
+
1
7
Emit(item i, stripe H)
8
9
class
Reducer
10
method Reduce(item i, stripes [H1, H2,...])
11
H
=
new
AssociativeArray : item
->
counter
12
H
=
merge
-
sum( [H1, H2,...] )
13
for
all item j
in
H.keys()
14
Emit(pair [i j], H{j})
應用： 文本分析，市場分析
參考資料：Lin J. Dyer C. Hirst G. Data Intensive Processing MapReduce
用MapReduce 表達關系模式
在這部分我們會討論一下怎么使用MapReduce來進行主要的關系操作。
篩選（Selection）
1
class
Mapper
2
method Map(rowkey key, tuple t)
3
if
t satisfies the predicate
4
Emit(tuple t,
null
)
投影（Projection）
投影只比篩選稍微復雜一點，在這種情況下我們可以用Reducer來消除可能的重復值。
1
class
Mapper
2
method Map(rowkey key, tuple t)
3
tuple g
=
project(t)
//
extract required fields to tuple g
4
Emit(tuple g,
null
)
5
6
class
Reducer
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