大数据的灵魂（下）：MapReduce
上一章我们讲了大数据的灵魂之一，HDFS。我们已经知道大数据是如何存储的了，那么这一章我们将要看看大数据存储之后是如何使用的。其实由于技术的不断更迭以及层出不穷新软件的发布，MapReduce已经几乎不被公司所使用，但是万变不离其宗，MapReduce就是大数据计算的基石，明白了内部是如何运作的，学起新的技术也就游刃有余了。
当我们存储了大量的数据，想全部导入到内存中进行运算是不可能实现的。
这时就需要用到MapReduce来进行分批处理了，MapReduce是一个编程模型，将一件单台机器不能处理的复杂任务分解成多个子任务，分发到集群中的其他机器上处理，当这些机器完成任务之后将会把结果返回，之后进行汇总，这样就可以进行十分有效率的并行计算。
可能有的同学会问，到底数据是如何分发，又是如何并行计算的呢？接下来我将举个例子加以说明MapReduce的各个阶段。
现在假设我们有个数据需要计算每个汉字出现的频率，拿这句来看看MapReduce是如何处理数据的：“你好，早上好 ，今天早上天气真好”
这个数据经过MapReduce处理后，最后我们得到最终结果显示在紫色框中。
数据输入后经过了四个阶段：
数据分发：文件首先会被分割成几个小文件，分别发送到不同的Mapper机器上
Mapping：MapReduce中的“Map”每一个文件在这个节点会被计算，每个汉字出现一次就记一次，生成一系列：<汉字，频率>，比如，<你，1>
Shuffling：得到Mapping生成的<汉字，频率>根据其中的汉字做归类，相同汉字的数据集合在一起
Reducing：对所有的数据进行汇总计算，得出每个汉字在整个文件中出现的频率
文章的最后，我们再来看一下MapReduce的程序是如何被Hadoop所执行的：
还记得上一章提到的Namenode和Datanode吗？当我们提交一个MapReduce程序的时候，代码将被发送到Namenode。在Namenode上有一个程序控制模块，实时监控Datanode的运行情况，把程序分发到各个正常运行的Datanode上去并行计算。当一个Datanode发生问题的时候，Namenode将会把任务分配到另外的Datanode去计算。
希望看完这篇，读者会有对如何对大数据进行计算有些基本的了解。
下周见！