各位朋友，大家好，我是 Payne，欢迎大家关注我的博客。最近读一本并行计算相关的书籍，在这本书中作者提到了 MapReduce。相信熟悉大数据领域的朋友，一定都知道 MapReduce 是 Hadoop 框架中重要的组成部分。在这篇文章中，博主将以函数式编程作为切入点，来和大家聊一聊大数据中的 MapReduce。如今人工智能正成为行业内竞相追逐的热点，选择 MapReduce 这个主题，更多的是希望带领大家一窥人工智能的门庭，更多深入的话题需要大家来探索和挖掘。

MapReduce 的前世今生

MapReduce 最早是由 Google 公司研究并提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型和方法。2003 年和 2004 年，Google 公司先后在国际会议上发表了关于 Google 分布式文件系统(GFS)和 MapReduce 的论文。这两篇论文公布了 Google 的 GFS 和 MapReduce 的基本原理和主要设计思想，我们通常所说的 Google 的三驾马车，实际上就是在说 GFS、BigTable 和 MapReduce。因此，这些论文的问世直接催生了 Hadoop 的诞生，可以说今天主流的大数据框架如 Hadoop、Spark 等，无一不是受到 Google 这些论文的影响，而这正是 MapReduce 由来，其得名则是因为函数式编程中的两个内置函数: map()和 reduce()。

我们常常说，脱离了业务场景去讨论一项技术是无意义的，这个原则在 MapReduce 上同样适用。众所周知，Google 是一家搜索引擎公司，其设计 MapReduce 的初衷，主要是为了解决搜索引擎中大规模网页数据的并行化处理。所以，我们可以说，MapReduce 其实是起源自 Web 检索的。而我们知道，Web 检索可以分为两部分，即获取网页内容并建立索引、根据网页索引来处理查询关键字。我们可以认为互联网上的每个网页都是一个文档，而每个文档中都会有不同的关键字，Google 会针对每一个关键字建立映射关系，即哪些文档中含有当前关键字，这是建立索引的过程。在建立索引以后，查询就会变得简单，因为现在我们可以按图索骥。

互联网诞生至今，网站及网页的数量越来越庞大，像 Google 这样的搜索引擎巨头是如何保证能够对 Web 上的内容进行检索的呢？答案是采用并行计算(Parallel)。硬件技术的不断革新，让计算机可以发挥多核的优势来处理数据，可当数据量庞大到单机无法处理的程度，就迫使我们不得不采用多台计算机进行并行计算。我们知道并行计算的思想是，将大数据分割成较小的数据块，交由不同的任务单元来处理，然后再将这些结果聚合起来。因此，可以将 MapReduce 理解为一种可以处理海量数据、运行在大规模集群上、具备高度容错能力、以并行处理方式执行的软件框架。MapReduce 是分治思想在大规模机器集群时代的集中体现(如图所示)，其中，Mapper 负责任务的划分，Reducer 负责结果的汇总。

MapReduce 的推出给大数据并行处理带来了巨大的革命性影响，使其成为事实上的大数据处理的工业标准，是目前为止最为成功、最广为接受和最易于使用的大数据并行处理技术。广为人知的大数据框架 Hadoop，正是受到 MapReduce 的启发。自问世来，成为 Apache 基金会下最重要的项目，受到全球学术界和工业界的普遍关注，并得到推广和普及应用。MapReduce 的非凡意义在于，它提出了一个基于集群的高性能并行计算模型，允许使用市场上普通的商用服务器构成一个含有数十、数百甚至数千个节点的分布式并行计算集群，可以在集群节点上自动分配和执行任务以及收集计算结果，通过 Mapper 和 Reducer 提供了抽象的大数据处理并行编程接口，可以帮助开发人员更便捷地完成大规模数据处理的编程和计算工作。今天，Google 有超过 10000 个不同的项目已采用 MapReduce 来实现。

函数式编程与 MapReduce

我们提到，MapReduce 之得名，其灵感来自函数式编程中的两个内置函数：map()和 reduce()。函数式编程中，有一个重要的概念叫做高阶函数，是指函数自身能够接受函数，并返回函数的一种函数。我们所熟悉的 C#和 Java 都是典型的面向对象编程(OOP)的语言，在这类编程语言中类(Class)是第一等公民，即不允许有独立于类的结构出现在代码中。虽然微软从未公开表示 C#支持函数式编程，可从 LINQ 中我们依然可以窥见高阶函数的身影，譬如我们熟悉的 Select()、Where()等扩展方法，就可以让我们按照函数式编程的风格去编写代码，这正是为什么 Java 8 开始支持 Stream API 的原因。最经典的函数式编程语言当属 Haskell 语言，我们今天见到的各种编程语言，在考虑引入函数式编程风格的时候，或多或少地都会受到这门语言影响。当你开始适应函数作为第一等公民、高阶函数、柯里化以及惰性求值以后，你或许就会感受到函数式编程特有的美感。

这里我们选择 Python 来阐述函数式编程与 MapReduce 的关系。Python 可以让我们轻易地在多种不同的编程风格间切换，事实上现在的编程语言都有向着混合式编程风格发展的趋势。我们提到 MapReduce 来自两个内置函数：map()和 reduce()。其中，map()方法可以对指定集合中的元素按照指定函数进行映射，并将映射后的结果以集合形式返回。譬如我们有一个集合**[1,3,5,7,9]**，我们希望对集合中的每一个元素做平方运算。借助 Python 中的 map()方法和 lambda 表达式，这个问题可以通过 1 行代码得到解决。同理，如果我们希望对该集合内的元素做求和运算，我们可以借助于 Python 中的 reduce()方法，该方法位于 functools 模块中。在某些编程语言中该方法又被成为 fold()方法，实际上这两种叫法是等价的，我们关注函数式编程的本质即可。什么是本质呢？当然是函数啦。

list = map(lambda x: x * x, [1,3,5,7,9]) #[1,9,25,49,81]
sum = functools.reduce(lambda x,y: x+y, [1,3,5,7,9]) #25

好了，现在我们来分析下这两个函数，这将帮助我们更好地理解 MapReduce。map()方法在这里被称为映射函数，它可以将一种类型映射为一种新的类型。举一个生活中的例子，譬如我们做菜的时候，必不可少的一个环节是将各种各样的食材切碎，此时作用在这些食材的这个操作就是一个 Map 操作，你给 Map 一个洋葱就可以得到洋葱丝。同样地，你给 Map 一个番茄就可以得到番茄块。所以 Map 处理的原始数据，每条数据间没有相互联系，聪明的你告诉我洋葱和番茄有什么关系。相比 map()方法，reduce()方法复杂的地方在于，它要求 lambda 表达式中必须是两个参数。如果继续沿用做菜这个生活化的例子，reduce()方法是将 Map 操作中切好的食材混合在一起。假设我们要做一份辣椒酱，辣椒酱需要的材料有辣椒、姜和蒜，因此在第一步 Map 的时候，这些食材将具有相同的 Key。对同一类数据，我们就可以使用 reduce()进行左/右折叠操作，这相当于我们将同一道菜的食材一起放到锅里，所以 Reduce 阶段处理的数据是以 Key-Value 形式组织的，同一个 Key 下的 Value 具有相关性。这样，从理论上它就完全符合函数式编程里的 map()和 reduce()啦。

C#并行编程里的 PLINQ

关于 MapReduce 中一个经典案例是，统计不同文章中出现的关键字的频率。对这样一个问题，我们基本上可以想到下面四种方法：

写一个单线程程序，顺序地遍历所有文章，然后统计每个关键字出现的频率。
写一个多线程程序，并发地遍历所有文章，然后统计每个关键字出现的频率。
写一个单线程程序，部署到 N 台不同的计算机上，然后将文章分割成 N 份分别输入，再由人工汇总 N 份结果。
使用 MapReduce，程序部署、任务划分、结果汇总全部交给框架去完成，我们定义好任务即可。通过对比，我们可以非常容易地分析出来，第一种方法最简单同时最耗时；第二种方法理论上比第一种高效，尤其是当计算机是多核或者多处理器的时候，缺点是要解决线程同步的问题；第三种方法初现集群的思想，可无法解决程序部署、任务划分和结果汇总等一系列问题；第四种方法本质上就是第三种方法，可是 MapReduce 解决了第三种方法全部缺陷，所以它或许是目前最完美的方法。我们下面来考虑，如何模拟这个过程，因为博主不可能为了写一篇科普性质的文章，专门去准备一个 Hadoop 的开发环境啊，哈哈。

PLINQ，即 Parallel LINQ，是.NET 4.0 中增加的任务并行库(TPL)中的一部分。并行编程中有两个基本的概念，任务并行和数据并行。前者是指，将程序分割成一组任务并使用不同的线程来运行不同的任务，这种方式被称为任务并行；而后者是指，将数据分割成较小的数据块，对这些数据进行并行计算，然后聚合这些计算结果，这种编程模型称为数据并行。伴随着并行算法的出现，并行集合相继而来，显然 LINQ 的并行版本就是 PLINQ。这里我们来看一个使用 PLINQ 实现的词频统计代码，这将作为我们实现 MapReduce 的一个示例：

//Origin Texts
string strTarget = @"";

//Map
string[] words = strTarget.Split(' '); 
ILookup<string, int> map = words.AsParallel().ToLookup(p => p, k => 1); 

//Reduce
var reduce = from IGrouping<string, int> wordMap in map.AsParallel() 
                 where wordMap.Count() > 1 
                 select new { Word = wordMap.Key, Count = wordMap.Count() }; 

//Show Results
foreach (var word in reduce) 
 Console.WriteLine("Word: '{0}' : Count: {1}", word.Word, word.Count);

本文小结

今天 Google 发布了全新的 AI 服务工具 Cloud AutoML，从这个产品的名字就可以看出，这是一个试图将人工智能大众化的产品。目前 AI 是行业中不容置疑热点，国外的科技巨头如 Google、微软，国内的科技巨头如腾讯、阿里和百度等，无一不在积极布局 AI 的上下游产业链。最近 CSDN 发布了人工智能方向的发展规划，整个产品线的基本都在做战略上调整，我们这些曾经的老用户被新的社区运营搞得非常郁闷，因为所有的资源都在向着人工智能和区块链倾斜。上周在知乎上看到一篇讽刺国内区块链发展乱象的文章，大概就是说国人喜欢拿一个 Token 当做加密货币来买，实则连底层技术、分布账本、钱包等基础设施都没有。对于这一点我深有体会，任何新的商业模式在中国都火不过 1 年，譬如在 2017 年里被发扬广大的共享经济，有多少共享单车是靠技术和产品赢得市场的，我相信大部分都是沾了人口基数大的光。目前的人工智能，核心算法及技术都掌握在科技巨头手上。我们所追逐的人工智能，有多少是需要靠不断调整参数反复去训练来达到的呢？我觉得找到切实可靠的需求落脚点，比追逐一个又一个热点要更现实，我们大部分工程师都是在科学家工作的基础上做集成应用，所以拨开泡沫看清方向比盲目跟风更重要呀。

这篇文章蹭了人工智能的热点，其实它对 MapReduce 并没有做多少深入的研究。我们从 Google 的业务场景着手分析，思考为什么 Google 需要 MapReduce，即提出 MapReduce 是为了解决一个什么样的问题？答案是为了适应 Google 在大规模 Web 检索业务方面的需要。通过梳理 Web 检索的一般流程，我们意识到，Web 检索可以分为两部分，即获取网页内容并建立索引、根据网页索引来处理查询关键字，从而引出了 Mapper 和 Reducer 两个基本的数据处理单元，MapReduce 是分治思想在大规模机器集群时代的集中体现，其中，Mapper 负责任务的划分，Reducer 负责结果的汇总。接下来，我们顺着函数式编程的思路，分析了函数式编程中的 map()和 reduce()，这两个核心的函数同 MapReduce 在思想上的一致性，这正是为了印证前文中 MapReduce 得名的由来。考虑到 C#中提供了 PLINQ，而在阅读《C#多线程编程》这本书时，同样提到了 MapReduce 这种并行计算模型，所以在这里将这两者进行结合，提供了一个通过并行计算统计单词频率的简单示例。以上就是这篇文章的所有内容了，如果大家对文章有什么意见或者建议，可以在文章评论区留言，这篇文章就是这样了，谢谢大家，晚安！