搞架构的人，Google的架构论文是必看的，但好像大家都不愿意去啃英文论文。故把自己的读书笔记，加入自己的思考，分享给大家。
《MapReduce到底解决什么问题？》做了简介，这是第二篇，Google MapReduce优化启示（中）。
什么是MapReduce？
MapReduce这个编程模型解决什么问题？
Google MapReduce是Google产出的一个编程模型，同时Google也给出架构实现。它能够解决“能用分治法解决的问题”。
同时，前文以“统计大量文档中单词出现的个数”为例，例举了如何“先分再合”的撰写map与reduce来解决实际问题。
画外音，强烈建议回顾一下前情提要：
《MapReduce到底解决什么问题？》。
MapReduce的核心思路是：
- 并行
- 先分再合
下图简述了MR计算“词频统计”的过程。
从左到右四个部分，分别是：
输入文件
分：M个并行的map计算实例
合：R个并行的reduce计算实例
输出结果
先看最后一步，reduce输出最终结果。
可以看到，R个reduce实例并发进行处理，直接输出最后的计数结果。
实例1输出：(a, 256)(able, 128)(emacs, 1)
实例2输出：(f*ck, 32768) (coding, 65535)
实例3输出：(vim,65535)(x, 16)(zero, 258)
画外音：这就是总结果，可以看到vim比emacs受欢迎很多。
需要理解的是，由于这是业务计算的最终结果，一个单词的计数不会出现在两个实例里。即：如果(a, 256)出现在了实例1的输出里，就一定不会出现在其他实例的输出里。
画外音：否则的话，还需要合并，就不是最终结果了。
再看中间步骤，map到reduce的过程。
可以看到，M个map实例的输出，会作为R个reduce实例的输入。
潜在问题一：每个map都有可能输出(a, 1)，而最终结果(a, 256)必须由一个reduce输出，那如何保证每个map输出的同一个key，落到同一个reduce上去呢？
这就是“分区函数”的作用。
什么是分区函数？
分区函数，是使用MapReduce的用户需所实现的，决定map输出的每一个key应当落到哪个reduce上的函数。
画外音：如果用户没有实现，会使用默认分区函数。
以词频统计的应用为例，分区函数可能是：
(1) 以[a-g]开头的key落到第一个reduce实例；
(2) 以[h-n]开头的key落到第二个reduce实例；
(3) 以[o-z]开头的key落到第三个reduce实例；
画外音：有点像数据库水平切分的“范围法”。
分区函数实现要点是什么？
为了保证每一个reduce实例都能够差不多时间结束工作任务，分区函数的实现要点是：尽量负载均衡。
画外音：即数据均匀分摊。
上述词频统计的分区函数，就不是负载均衡的，有些reduce实例处理的单词多，有些reduce处理的单词少，这样就可能出现，所有reduce实例都处理结束，最后等待一个长尾reduce的情况。
对于词频统计，负载更为均衡的分区函数为：
hash(key) % 3
画外音：有点像数据库水平切分的“哈希法”。
潜在问题二：每个map都有可能输出多个(a, 1)，这样无形中增大了网络带宽资源，以及reduce的计算资源，有没有办法进行优化呢？
这就是“合并函数”的作用。
什么是合并函数？
有时，map产生的中间key的重复数据比重很大，可以提供给用户一个自定义函数，在一个map实例完成工作后，本地就做一次合并，这样网络传输与reduce计算资源都能节省很多。
合并函数在每个map任务结束前都会执行一次，一般来说，合并函数与reduce函数是一样的，区别是：
合并函数执行map实例本地数据合并
reduce函数执行最终的合并，会收集多个map实例的数据
对于词频统计应用，合并函数可以将：
一个map实例的多个(a, 1)合并成一个(a, $count)输出。
最后看第一个个步骤，输入文件到map的过程。
潜在问题三：如何确定文件到map的输入呢？
随意即可，只要负载均衡，均匀切分输入文件大小就行，不用管分到哪个map实例。
画外音：无论分到那个map都能正确处理。
结论
Google MapReduce实施了一系列的优化。
分区函数：保证不同map输出的相同key，落到同一个reduce里
合并函数：在map结束时，对相同key的多个输出做本地合并，节省总体资源
输入文件到map如何切分：随意，切分均匀就行
希望大家对MapReduce的优化思路有一个了解，思路比结论更重要。
架构师之路-分享可落地的技术文章
