基于MapReduce

### MapReduce编程模型概述

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的并行计算范式，其设计旨在简化分布式系统的开发工作[^1]。该模型由两个主要阶段组成——映射(Map)和化简(Reduce)，这两个过程能够有效地将复杂的任务分解成更小的部分，并允许这些部分被多个计算机同时执行。

#### 基本概念

在MapReduce中，“键值对”是最基础的数据表示形式。输入文件会被解析为一系列<key,value>的形式供map函数处理。Mapper会读取输入分片作为记录列表，其中每个记录都是一条<key,value>对。经过mapper处理后的中间结果同样以<key,value>的方式传递给reducer之前先按照key进行排序聚合操作[^2]。“相同”的key为一组，调用一次reduce方法，在此方法内部迭代这一组数据完成进一步加工汇总等逻辑运算。

#### 实现细节

当用户提交一个MapReduce作业时，客户端(Client)与YARN集群通信，负责提交应用程序、查询作业的状态以及管理和控制正在运行的任务。一旦接收到请求，系统会在ResourceManager上启动Application Master (MRAppMaster), 这个组件接管了原来JobTracker的角色，专注于协调整个job生命周期内的各项活动而不参与具体的资源配置决策。随后，它会向NodeManager发出指令来创建所需的容器(Container)，进而启动实际承担具体工作的Map Task 和 Reduce Task实例[^3]。

#### 应用场景

由于具备良好的扩展性和容错能力，MapReduce非常适合用来解决那些可以很容易划分为独立子问题的大规模数据分析任务：

- **日志分析**：从大量服务器访问日志中提取有价值的信息，比如统计最常访问页面或识别异常行为模式。

- **搜索引擎索引构建**：通过对网页内容建立倒排索引来加速关键词检索速度。

- **机器学习算法训练**：支持诸如朴素贝叶斯分类器之类的批处理型ML模型的学习过程，尤其是在面对海量特征空间的情况下表现优异。

def map(key, value):
    words = value.split()
    for word in words:
        yield word, 1
        
def reduce(key, values):
    count = sum(values)
    yield key, count