🧠 MapReduce 論文解讀總結：簡化大規模集群上的數據處理

原文標題：MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
作者：Jeffrey Dean & Sanjay Ghemawat
發表時間：2004 年
發表機構：Google

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📌 引言：大數據的挑戰

在 2000 年代初，隨著互聯網的發展，數據量呈指數增長。處理 TB、PB 級別的數據變得非常困難，尤其是在成千上萬臺機器組成的分布式集群中：

• 如何并行處理任務？
• 如何處理節點失敗？
• 如何高效調度和通信？

Google 提出了一種簡單但強大的編程模型 —— MapReduce，極大地簡化了大規模數據處理任務。

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🧰 核心思想：Map + Reduce 兩步走

MapReduce 編程模型由兩個主要函數組成：

🔹 Map（映射）

將輸入數據轉為鍵值對（key, value），然后根據 key 進行分組。

map(String key, String value):// key: 文檔ID, value: 文檔內容for each word w in value:EmitIntermediate(w, 1)

🔹 Reduce（歸約）

接收 Map 階段生成的中間 key 及其所有 value 的集合，對這些值進行匯總處理。

reduce(String key, Iterator values):int result = 0for each v in values:result += vEmit(key, result)

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🔄 執行流程

1. 輸入分片：將大文件切分為小塊（通常為 64MB~128MB），每個 Map 任務處理一個塊。
2. Map 階段：每個 Map 任務處理輸入片段，輸出中間 key-value。
3. Shuffle & Sort：系統自動根據 key 對中間結果排序、分組，并傳給對應 Reduce 任務。
4. Reduce 階段：每個 Reduce 任務處理一個或多個 key 的聚合值，最終寫入輸出文件。

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?? 系統優勢

特性	描述
自動并行	系統自動調度任務在多個機器上并行執行
容錯處理	節點失敗后，任務會被重新調度
高擴展性	支持數千臺機器，處理 TB~PB 級數據
簡單易用	開發者只需實現 map() 和 reduce() 兩個函數

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📚 示例應用：詞頻統計（Word Count）

輸入若干文檔，統計每個單詞出現次數：

Input:
doc1: "hello world"
doc2: "hello mapreduce"Map 輸出：
("hello", 1), ("world", 1), ("hello", 1), ("mapreduce", 1)Reduce 輸出：
("hello", 2), ("world", 1), ("mapreduce", 1)

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🧩 實際應用場景

• 日志分析
• 網頁索引構建
• 倒排索引生成
• 機器學習預處理
• 數據挖掘任務

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🏗? 工程實現：Hadoop 的誕生

Google 沒有開源 MapReduce，但其論文促使了開源社區開發了 Apache Hadoop：

• 實現了 MapReduce 模型
• 搭配 HDFS 分布式文件系統
• 成為大數據處理的工業標準

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💬 總結一句話

MapReduce 用簡單的函數抽象，屏蔽了復雜的并行編程和容錯機制，使得人人都能編寫能在千臺機器上運行的“大數據”程序。

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📎 延伸閱讀

• Google MapReduce 原論文
• Hadoop 官方網站
• MapReduce 與 Spark 的對比分析

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