如果想统计下过去10年计算机论文出现最多的几个单词,看看大家都在研究些什么,那收集好论文后,该怎么办呢?
方法一:我可以写一个小程序,把所有论文按顺序遍历一遍,统计每一个遇到的单词的出现次数,最后就可以知道哪几个单词最热门了。
这种方法在数据集比较小时,是非常有效的,而且实现最简单,用来解决这个问题很合适。
方法二:写一个多线程程序,并发遍历论文。
这个问题理论上是可以高度并发的,因为统计一个文件时不会影响统计另一个文件。当我们的机器是多核或者多处理器,方法二肯定比方法一高效。但是写一个多线程程序要比方法一困难多了,我们必须自己同步共享数据,比如要防止两个线程重复统计文件。
方法三:把作业交给多个计算机去完成。
我们可以使用方法一的程序,部署到N台机器上去,然后把论文集分成N份,一台机器跑一个作业。这个方法跑得足够快,但是部署起来很麻烦,我们要人工把程序copy到别的机器,要人工把论文集分开,最痛苦的是还要把N个运行结果进行整合(当然我们也可以再写一个程序)。
方法四:让MapReduce来帮帮我们吧!
MapReduce本质上就是方法三,但是如何拆分文件集,如何copy程序,如何整合结果这些都是框架定义好的。我们只要定义好这个任务(用户程序),其它都交给MapReduce。
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MapReduce 本质就是分布式计算+分布式存储 这就是所谓的Map, 当然了分布式计算后肯定要合并结果集的,这就有了Reduce。
比多线程程序更进了一步。
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