我是如何向老婆解釋MapReduce的?

2013/04/19 ·?開發?·?2 評論?·?Big Data,?MapReduce

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英文出處:Shekhar Gulati。歡迎加入翻譯組。

昨天，我在Xebia印度辦公室發表了一個關于MapReduce的演說。演說進行得很順利，聽眾們都能夠理解MapReduce的概念(根據他們的反饋)。我成功地向技術聽眾們(主要是Java程序員，一些Flex程序員和少數的測試人員)解釋了MapReduce的概念，這讓我感到興奮。在所有辛勤的工作之后，我們在Xebia印度辦公室享用了豐盛的晚餐，然后我徑直回了家。

回家后，我的妻子(Supriya)問道:“你的會開得怎么樣?”我說還不錯。 接著她又問我會議是的內容是什么(她不是從事軟件或編程領域的工作的)。我告訴她說MapReduce。“Mapduce，那是什么玩意兒?”她問道: “跟地形圖有關嗎?”我說不，不是的，它和地形圖一點關系也沒有。“那么，它到底是什么玩意兒?”妻子問道。 “唔…讓我們去Dominos(披薩連鎖)吧，我會在餐桌上跟你好好解釋。” 妻子說:“好的。” 然后我們就去了披薩店。

我們在Domions點餐之后，柜臺的小伙子告訴我們說披薩需要15分鐘才能準備好。于是，我問妻子:“你真的想要弄懂什么是MapReduce?” 她很堅定的回答說“是的”。 因此我問道:

我: 你是如何準備洋蔥辣椒醬的?(以下并非準確食譜，請勿在家嘗試)

妻子: 我會取一個洋蔥，把它切碎，然后拌入鹽和水，最后放進混合研磨機里研磨。這樣就能得到洋蔥辣椒醬了。

妻子: 但這和MapReduce有什么關系?

我: 你等一下。讓我來編一個完整的情節，這樣你肯定可以在15分鐘內弄懂MapReduce.

妻子: 好吧。

我:現在，假設你想用薄荷、洋蔥、番茄、辣椒、大蒜弄一瓶混合辣椒醬。你會怎么做呢?

妻子: 我會取薄荷葉一撮，洋蔥一個，番茄一個，辣椒一根，大蒜一根，切碎后加入適量的鹽和水，再放入混合研磨機里研磨，這樣你就可以得到一瓶混合辣椒醬了。

我: 沒錯，讓我們把MapReduce的概念應用到食譜上。Map和Reduce其實是兩種操作，我來給你詳細講解下。

Map(映射): 把洋蔥、番茄、辣椒和大蒜切碎，是各自作用在這些物體上的一個Map操作。所以你給Map一個洋蔥，Map就會把洋蔥切碎。 同樣的，你把辣椒，大蒜和番茄一一地拿給Map，你也會得到各種碎塊。 所以，當你在切像洋蔥這樣的蔬菜時，你執行就是一個Map操作。 Map操作適用于每一種蔬菜，它會相應地生產出一種或多種碎塊，在我們的例子中生產的是蔬菜塊。在Map操作中可能會出現有個洋蔥壞掉了的情況，你只要把壞洋蔥丟了就行了。所以，如果出現壞洋蔥了，Map操作就會過濾掉壞洋蔥而不會生產出任何的壞洋蔥塊。

Reduce(化簡):在這一階段，你將各種蔬菜碎都放入研磨機里進行研磨，你就可以得到一瓶辣椒醬了。這意味要制成一瓶辣椒醬，你得研磨所有的原料。因此，研磨機通常將map操作的蔬菜碎聚集在了一起。

妻子: 所以，這就是MapReduce?

我: 你可以說是，也可以說不是。 其實這只是MapReduce的一部分，MapReduce的強大在于分布式計算。

妻子: 分布式計算? 那是什么?請給我解釋下吧。

我: 沒問題。

我: 假設你參加了一個辣椒醬比賽并且你的食譜贏得了最佳辣椒醬獎。得獎之后，辣椒醬食譜大受歡迎，于是你想要開始出售自制品牌的辣椒醬。假設你每天需要生產10000瓶辣椒醬，你會怎么辦呢?

妻子: 我會找一個能為我大量提供原料的供應商。

我:是的..就是那樣的。那你能否獨自完成制作呢?也就是說，獨自將原料都切碎? 僅僅一部研磨機又是否能滿足需要?而且現在，我們還需要供應不同種類的辣椒醬，像洋蔥辣椒醬、青椒辣椒醬、番茄辣椒醬等等。

妻子: 當然不能了，我會雇傭更多的工人來切蔬菜。我還需要更多的研磨機，這樣我就可以更快地生產辣椒醬了。

我:沒錯，所以現在你就不得不分配工作了，你將需要幾個人一起切蔬菜。每個人都要處理滿滿一袋的蔬菜，而每一個人都相當于在執行一個簡單的Map操作。每一個人都將不斷的從袋子里拿出蔬菜來，并且每次只對一種蔬菜進行處理，也就是將它們切碎，直到袋子空了為止。

這樣，當所有的工人都切完以后，工作臺(每個人工作的地方)上就有了洋蔥塊、番茄塊、和蒜蓉等等。

妻子:但是我怎么會制造出不同種類的番茄醬呢?

我:現在你會看到MapReduce遺漏的階段 攪拌階段。MapReduce將所有輸出的蔬菜碎都攪拌在了一起，這些蔬菜碎都是在以key為基礎的 map操作下產生的。攪拌將自動完成，你可以假設key是一種原料的名字，就像洋蔥一樣。 所以全部的洋蔥keys都會攪拌在一起，并轉移到研磨洋蔥的研磨器里。這樣，你就能得到洋蔥辣椒醬了。同樣地，所有的番茄也會被轉移到標記著番茄的研磨器里，并制造出番茄辣椒醬。

披薩終于做好了，她點點頭說她已經弄懂什么是MapReduce了。我只希望下次她聽到MapReduce時，能更好的理解我到底在做些什么。

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編注:下面這段話是網上其他人用最簡短的語言解釋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.

我們要數圖書館中的所有書。你數1號書架，我數2號書架。這就是“Map”。我們人越多，數書就更快。

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

現在我們到一起，把所有人的統計數加在一起。這就是“Reduce”。

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原文:Shekhar Gulati?編譯:伯樂在線??黃慧諭

轉載于:https://www.cnblogs.com/hlleng/p/9002579.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的转：我是如何向老婆解释MapReduce的?的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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