第二篇，Google MapReduce架构启示（上）。
很多时候，定义清楚问题比解决问题更难。
什么是MapReduce？
它不是一个产品，而是一种解决问题的思路，它有多个工程实现，Google在论文中也给出了它自己的工程架构实现。
MapReduce这个编程模型解决什么问题？
能够用分治法解决的问题，例如：
- 网页抓取
- 日志处理
- 索引倒排
- 查询请求汇总
- …
画外音：能够发现，现实中有许多基于分治的应用需求。
为什么是Google，发明了这个模型？
Google网页抓取，分析，倒排的多个应用场景，当时的技术体系，解决不了Google大数据量高并发量的需求，Google被迫进行技术创新，思考出了这个模型。
画外音：谁痛谁想办法。
为什么MapReduce对“能够用分治法解决的问题”特别有效？
分治法，是将一个大规模的问题，分解成多个小规模的问题(分)，多个小规模问题解决，再统筹小问题的解(合)，就能够解决大规模的问题。
画外音：分治法详见《分治法与减治法》。
Google MapReduce为什么能够成功？
Google为了方便用户使用系统，提供给了用户很少的接口，去解决复杂的问题。
(1) Map函数接口：处理一个基于key/value(后简称kv)的成对(pair)数据集合，同时也输出基于kv的数据集合；
(2) Reduce函数接口：用来合并Map输出的kv数据集合；
画外音：MapReduce系统架构，能在大规模普通PC集群上实现并行处理，和GFS等典型的互联网架构类似。
用户仅仅关注少量接口，不用关心并行、容错、数据分布、负载均衡等细节，又能够解决很多实际的问题，还有这等好事！
能不能举一个例子，说明下MapReduce的Map函数与Reduce函数是如何解决实际问题的？
举例：假设要统计大量文档中单词出现的个数。
Map
输入KV：pair(文档名称，文档内容)
输出KV：pair(单词，1)
画外音：一个单词出现一次，就输出一个1。
Reduce
输入KV：pair(单词，1)
输入KV：pair(单词，总计数)
以下是一段伪代码，
Map(list<pair($doc_name, $doc_content)>){
foreach(pair in list)
foreach($word in $doc_content)
echo pair($word, 1); // 输出list<k,v>
}画外音：如果有多个Map进程，输入可以是一个pair，不是一个list。
Reduce(list<pair($word, $count)>){// 大量(单词,1)
map<string,int> result;
foreach(pair in list)
result[$word] += $count;
foreach($keyin result)
echo pair($key, result[$key]); // 输出list<k,v>
}画外音：即使有多个Reduce进程，输入也是list，因为它的输入是Map的输出。
最早在单机的体系下计算，输入数据量巨大的时候，处理很慢。如何能够在短时间内完成处理，很容易想到的思路是，将这些计算分布在成百上千的主机上，但此时，会遇到各种复杂的问题，例如：
- 并行计算
- 数据分发
- 错误处理
- 集群通讯
- …
这些综合到一起，就成为了一个困难的问题，这也是Google MapReduce工程架构要解决的问题，也就是下一章将要分享的问题，敬请期待。
思路比结论更重要。
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