大数据开发：MapReduce应用场景

MapReduce最初进入我们的实现，是作为Hadoop的核心计算引擎，负责分布式计算，也作为编程模型使用。在整个Hadoop生态当中，MapReduce的影响意义是深远的，也是第一代计算框架代表产品。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲MapReduce应用场景相关的知识。
 

首先，MapReduce的设计初衷就是为了大规模数据集的批量处理，提升整体的数据处理效率，而MapReduce诞生之初，典型的应用就是使用MapReduce进行长句切割，然后进行词频统计，这也为MapReduce的应用场景埋下了伏笔。

MapReduce的计算流程

简单来说，Mapreduce的运算过程就是进行拆解-排序-汇总，解决的就是统计的问题，使用的思想就是分治的思想。

整个过程就是先读取文件，接着进行split切割，变成一个一个的词，然后进行map task任务，排列出所有词的统计量，接着sorting排序，按照字典序来排，接着就是进行reduce task，进行了词频的汇总，最后一步就是输出为文件。

其中对应着的是Hadoop Mapreduce对外提供的五个可编程组件，分别是InputFormat、Mapper、Partitioner、Reduce和OutputFormat。

MapReduce的应用场景

MapReduce的产生是为了把某些大的问题分解成小的问题，然后解决小问题后，大问题也就解决了。那么一般有什么样的场景会运用到呢？这里据几个非常典型的例子——

计算URL的访问频率

搜索引擎的使用中，会遇到大量的URL的访问，可以使用MapReduce来进行统计，得出（URL，次数）结果，在后续的分析中可以使用。

倒排索引

Map函数去分析文件格式是（词，文档号）的列表，Reduce函数就分析这个（词，文档号），排序所有的文档号，输出（词，list（文档号）），这个就可以形成一个简单的倒排索引，是一种简单的算法跟踪词在文档中的位置。

Top K问题

在各种的文档分析，或者是不同的场景中，经常会遇到关于Top K的问题，例如输出这篇文章的出现前5个最多的词汇。这个时候也可以使用MapReduce来进行统计。

关于大数据开发学习，MapReduce应用场景，以上就为大家做了简单的介绍了。MapReduce虽然在现在的大数据技术生态当中，需要实际编程的任务很少，但是该学还是得学。