�Y:�ch如果提出这么一个需求：分析2.6TB的数据，找出其中最热的10个人名。这个需求看起来很简单，无非就是先读取文件，做一下分词处理，找出其中的人名，再累加计数，最后得出计数最多的人名。可是，这里有2.6TB的数据诶，如果处理速度是1MB/s，那么也得算个31.5天，等到那个时候，也许产品经理已经忘记了这个需求:)
为了不让产品经理忘记这个需求，那我们得加快处理速度了，一台机器处理不过来，那我们就堆机器吧，上个100台机器，总能在一天之内搞定吧。那么面对这100台机器，该如何分配任务，以及如何收集处理结果呢？这程序该怎么写呢？这就祭出今天要说的MapReduce了。
MapReduce是由Google提出的一个分布式计算模型，简单的说，就是把大量的数据分解成独立的单元执行(Map)，然后将结果归并在一起(Reduce)。
面对上面的需求，首先需要做的事将任务分解了(Map)。可以有这样的一个独立的小任务，以单个文件作为一个输入，然后经过分词、人名筛选等处理后，得到很多Key-Value形式的键值对，这里的Key就是某个人名(张三)，Value就是张三在这个文件中出现的次数。这种独立小任务的处理方式，对于2.6TB中的文件都是一模一样的，那么我们就把这些文件统统分配到其中90台机器上去单独执行这些小任务就好了。
另外10台机器干嘛呢？它们就负责Reduce，将计算结果归并起来，当前面90台机器处理完一个文件了，它就将处理结果扔给这10台机器。扔结果可不是乱扔掉哦，它有一个原则，相同Key的结果都往同一台机器上扔，如下图中画的那样，蓝色的处理结果，都扔给了第一台机器，这样它就保证了同一个Key的数据完整性。
最终，从全部Reduce的机器上，可以获得每个名字在这2.6TB数据中出现的统计结果，将其中次数最多的前10个列出来，就得到了我们想要的结果了。
说到底就是将大量重复独立的任务，分摊到不同的机器上去执行，分担了整体运行的时间。
文章来源：微信号：给产品经理讲技术
文章作者：凡夫畏果
