JavaScript mapreduce工作原理简析

编辑：rootadmin

谷歌在到年间连续发表了三篇非常有影响力的文章，分别是年在SOSP上发布的GFS，年在OSDI上发布的MapReduce，以及年在OSDI上发布的BigTable。GFS是文件系统相关的，其对后来的分布式文件系统设计具有指导意义；MapReduce是一种并行计算的编程模型，用于作业调度；BigTable是一个用于管理结构化数据的分布式存储系统，构建在GFS、Chubby、SSTable等Google技术之上。相当多的Google应用使用了这三种技术，比如Google Search、Google Earth和Google Analytics等等。因此这三种技术并称为谷歌技术”三宝”。今天，D瓜哥班门弄斧，对MapReduce来个”庖丁解牛”！ MapReduce简介 MapReduce是一个编程模型，也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。用户首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合，输出中间的基于key/value pair的数据集合；然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值。一图胜千言，下面我们用一张图来说明一下MapReduce：

编程实践常言道：”实践出真知” 。是骡子是马，拉出来遛遛才知道。所以，如果真的想搞懂这个原理，还是亲自写代码实践一下才是硬道理。最近和几个朋友一起学习JavaScript，所以就比较关注JavaScript。昨天上网瞎逛时，惊奇地发现，竟然有牛人使用JavaScript实现了MapReduce算法。然后转过来和大家分享，同时再加上我自己的一些狗尾续貂的介绍，希望有助于大家理解MapReduce。具体代码实现如下：复制这些代码，直接粘贴到浏览器的控制台（Console）中，或者放到一个HTML文件中，用浏览器打开，就可以在控制台输出中，看到效果如下：美中不足这篇文章发布出来之后，就有网友“咆哮”：“一个连多线程都没有的js 搞什么MapReduce啊？”其实，这个问题，D瓜哥也发现了。在看到这个代码的解释后，D瓜哥就纳闷JavaScript不是单进程吗？怎么还能模拟MapReduce？在认真阅读代码，单步调试之后，更加印证了D瓜哥的看法。（关于D瓜哥的疑问已经在代码中注释出来。）不过，再想一下，这些并不影响我们去理解MapReduce的原理。这只是个单进程，最基础的版本。先理解了这个，再去整个多线程的也许就更容易理解了。未完待续其实，D瓜哥现在考虑在这个例子的基础上，用Java实现一个多线程版本，那样模拟的MapReduce更逼真。等D瓜哥把一些问题思考清楚之后，就把代码发出来。敬请期待！

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