本文目的
到今天为止，Coursera上的课程Web Intelligence and Big Data[5]已经上到Week 3（从0开始计数，实际上是4周）。前几周讲了一些机器学习的算法，如LHS，PageRank，朴素贝叶斯分类器等。但是光有这些算法还不够，特别是在当前这种海量数据（Big Data）盛行的年代。所以，Week 3就聊到了一种通用的大数据处理解决方法 —— Map Reduce(后面简称MR)。此方法最初来自Google的一篇论文[1]，现在用来指代一种编程方式，主要作用与大规模数据集（通常在1T以上）的并行计算（很多算法都可以用MR方式实现）。本周课程主要内容介绍了MR的编程模型（结合Mincemeat[2]和Octopy[3]），运作原理和计算效率。在这里简单记录本周内容，作为备忘，对后面的工作会有帮助。
MapReduce编程方式
MR是一种编程模式。基于这种编程模式，可以有多种实现，鼎鼎大名的Hadoop就是其中之一。在MR的世界中，你只需要实现两个方法：map和reduce，剩下的所有事情交给MR框架，比如消息处理，中间数据存储，数据合并，容错等。
上千个廉价PC机并行处理，难免会出现服务器故障，至少出现一台服务器出错的概率为1-Pk，也就意味着随着机器数量K的增加，概率会趋近于1
Map函数的输入可以是任意序列，但输出必须是一个键值对{K,V}，这一点很重要，因为MR框架会根据K，将不同K对应的V合并成一个列表，得到{K，V–List}，然后将其作为reduce函数的输入，reduce的输出可以是任意数据。举个例子，有下列map和输出：
map1 –> {‘one’,1}, {‘two’,1}, {‘three’,1}
map2 –> {‘two’,1}, {‘world,1}
map3 –>{‘three,1}
那么经过合并后，得到中结果：
{‘one’, [1]}, {‘two’, [1,1]}, {‘three’, [1,1]}, {‘world’, [1]}
最后，MR框架会均匀的将上面的键值对分发给不同的Reduce函数。
由于Hadoop的环境搭建相对困难，如果想体验MR的编程方式，可以使用轻量级的MR框架Mincemeat[2]（需要注意，在自定义map和reduce函数中，如果要引用外部函数或对象，需要在函数定义中import，否则会报错）或Octopy[3]。
Mincemeat代码学习
Mincemeat的源代码十分小，去掉注释，只有不到350行（是不是有点震精！）。但是麻雀虽小五脏俱全，具有MR的基本特性：
l 并行计算
l 容错
l 安全
Mincemeat运行原理
Mincemeat主要分两块：Server和Client。Server只有一个进程，用于调度，确保安全和执行容错的逻辑。Client就是真正做计算的进程（其他资料也称为Worker进程）。Mincemeat的网络通讯（Server与Client之间）采用的是Python内置的异步数据通讯框架asynchat（Python对本地Select和Poll的封装）。异步框架相对于多线程有个优点，不用处理线程间数据同步。这一点很重要，因为Mincemeat主要处理大数据并行计算，这样可以省去不少数据同步的开销。
Server启动后会监听端口11235，等待处理数据的Client进程。一旦有Client主动与Server连接，Server会与Client进行一些交互，大致如下，
1. 鉴权 根据预先设定的密码，确保次client的“合法性”
2. 传递方法 由于map，reduce和collect（可选）方法只在Server端定义，所以Server会将这些方法传递给Client。数据传递通过Python内置的marshal模块，对函数定义进行编码和解码。
3. Map阶段 Server会传递部分原始数据给Client并等待其处理结果。这里Mincemeat引入了collect环节，可以理解为一个mini reduce过程，其输入是一个局部的｛K, V-List｝，该数据从当前Map处理的原始数据计算得到。
4. Reduce阶段 server会将map阶段的结果融合，然后将每一个｛K，V -list｝作为此阶段的输入
5. 结束 Server会将所有Reduce返回的结果合并，返回最后结果
Tips：Client可以在计算的任何时候（map阶段或reduce阶段均可以）加入计算，比如一开始只有1个Work计算，发现时间仍然很久，那么可以在其它计算机上启动client连接server，一起参与计算。或者，如果本机有多核，也可以同时启动多个进程，最大限度的利用多核计算能力。
Mincemeat有Client容错能力。重源代码中，不难发现在map阶段（reduce阶段类似），Mincemeat会标记每个Client处理的数据，标记使用原始输入的key。那么，Mincemeat就可以追踪每一块数据处理的状态，比如某个服务器宕机了，那么它当前处理的数据必然无法正确返回给Server，Server会在后面的某个时候将同样的数据分给其他的Client。但是没有Server容错，所以一旦Server挂掉，整个计算无法完成。
Mincemeat的优点和不足
个人能认为，Mincemeat适合MR学习和科学研究。如果使用在商业环境下会有下面的不足：1）没有Server容错，不稳定。2）计算结果放在内存中，所以一旦输出结果超过内存限制，那么Mincemeat无能为力。3）缺少自动化部署和执行client很局限，目前只能手动添加client，而且每个client的状态也不能事实显示。
虽然这样，我觉得Mincemeat还是很优秀的：1）比起同类的Octopy而言，效率要高很多；2）科研环境中，如果只做一两次MR并行计算，跑跑数据，写论文，整几台服务器，用Mincemeat跑跑成本还是很低的。3）简单，门槛低，为后面使用Hadoop等商业的MR框架打下基础。
MapReduce效率
MR框架会生成许多中间结果，这些中间结果的量级往往和输入数据相当，所以MR框架往往与分布式文件系统（DFS）是一对好基友。HDFS就是构建在Hadoop框架之上的分布式文件系统。这里，想用一种直观的方法讨论一下MapReduce的计算效率。
假设需要处理的数据量D，MR产生的中间结果为σD，σ是一个系数。ωD为单机处理D所需要做的计算量。P为MR框架可以并行的个数，那么效率公式如下：
其中c是常量，MR的工作量等于每个处理器需要处理的实际工作量，在加上需要传输的中间结果。可以看到，MR的工作效率与处理器的数目（map+reduce的数目）没有关系，只与
σ有关，也就是与中间数据的比例有关。在使用MR框架计算时，需要尽可能的减少σ，提高MR的工作效率。
希望这篇文章对你理解MR有帮助！
参考资料
[1] MapReduce Simplified Data Processing on Large Clusters
[2] Mincemeat Project on Github
[3] Octopy: Easy MapReduce for Python