一、Map&Reduce起源
MapReduce最早由Google提出，论文出处《DEAN, J., AND GHEMAWAT, S. MapReduce: Simplified data processing on large clusters.》，有兴趣的话可以去看看原文，当然也有翻译。这篇文章和Google的《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data 》是同期的，是Google对外介绍自身大规模数据处理架构的论文。
MapReduce受Lisp等函数式编程语言的Map 和 Reduce 语义启发，关于函数式编程语言，笔者了解的不多，关于其最主要的一点，是由程序运行时负责程序的调用、执行等，理解这一点很重要，因为由运行时负责调用是MR的核心，用户不需要去关心程序如何实现，它的规模多大，如何并行计算，多少个线程等等，用户只需要关心它们的语义，并按照语义去写Map函数和Reduce函数即可。
二、Map&Reduce
Map 也即映射，将一个或多个数据源映射为key-value样式
Reduce 也即归纳，将Mapper的Key-value进行计算，以得出结果（同为key-value样式）
总体而言非常好理解，但也因此容易引出个问题——Why?它与sql的select from where 有什么区别呢？Mapper也要筛选，Reducer也要计算。因为现在很多语言和数据库都引入了MR，这一问题变得尤为明显，本来它只是在大规模数据集群上计算，实在不理解还能用，“哦，框架就是这样”搪塞过去，现在不行了。
这个问题也困扰过我，现在我的理解是一点——交集。很多数据会符合一堆规则，如果单独的按照这些规则，一个一个挑出来，会造成重复计算，重复IO——很多时候符合条件A的数据也符合条件B，如果采用类似先计算选出选A，再选B的方式，则会有2次IO访问或是重复计算，浪费了算力（自然也省了内存），但当数据量大到一定的程度，节省下来的内存便进入长尾效应，而且对计算速度的拖累也更大，综合考虑下来，MR先使用Mapper无脑选候选数据，再使用Reducer计算更符合效率和成本。
三、Hadoop的Map Reduce。
关于DFS——Distributed File System.分布式文件系统，是Hadoop HDFS 的核心，也即基础设施，在面对大规模数据时，有这样2点重点，一是，省钱，二是，安全。对于这点Google提出的观点是，假设我买出错率很高的硬盘，1/1000，那么当我有3台这样的硬盘，它们同时出错的概率是多少呢？1/1000*1/1000*1/1000=1/1000000000，变得可接受了，而且廉价硬盘也带来了成本的下降，这样的文件系统就可以作为大数据的基础设施。
Hadoop(Hive)的MR是建立在HDFS之上的，原理也非常简单粗暴，读入文件，然后借助MR框架，去大规模并行计算。Now，MR理论上可以接受任何输入，但本着开箱即用的道理，绝大部分人还是会选择从文件中读取，然后进行计算，这样的话，瓶颈就会在IO上面，并行计算的算力也没被解放开来。
想要MR为你的计算实时服务，你就需要很多Wrapper从你的库中获取数据源，或者加速文件的读取，所以后面Hadoop萌生出那么多框架，也是有原因的。
同时提到这句话，笔者注意到的一点是，在Google BigTable 论文中提到的Big Table是支持MR的，在其论文中有这样一句话
Bigtable can be used with MapReduce [12], a framework for running large-scale parallel computations developed at Google. We have written a set of wrappers that allow a Bigtable to be used both as an input source
and as an output target for MapReduce jobs.
后续Hadoop的山寨版——Hbase，虽然也支持，不过貌似效率不高，更多的还是用Hive进行使用，而且在程序中，基本还是对HDFS的直接操作。对于Hbase而言，反而更像是绕了远路，HDFS上的HFile读取，然后到Hbase，再传到Mapper里面，性能怎么样更多的还是看你，或者Hbase的优化，因为这下连文件都看不到了。Google也不傻，既然提了这一说，那么BigTable底层实现和Hbase的区别，相比是很大的。
回顾完上面这些，不难发现，Hadoop，起码早期版本，就是一个空荡的平台，这也为后续一堆框架的提出埋下了伏笔。
四、MongoDB的MapReduce
提到MongoDB，这个后起之秀，就想起了一篇文章，《一个时代的终结——大数据已死》
Hadoop还面临这样的挑战：NoSQL数据库和对象存储提供商在解决Hadoop最初旨在帮助解决的部分存储和管理难题方面取得了进展。随着时间的推移，在Hadoop上支持业务连续性面临挑战，加上支持实时、地理空间及其他新兴的分析使用场合方面缺乏灵活性，这使得Hadoop面对海量数据时很难在批处理之外大有作为。
个人觉得文章写的还是不错的，每个新兴技术的出现都必将经历一波炒作，再到冷却，直至它作为广大技术栈中不起眼（基础）的一隅，凡事总要经历个过程，大数据已死是失去了热度，它已作为基础能力，不再适合被大书特书。
回到MR上面来，笔者目前的项目呢，也是烂大街的Hadoop，对于MR的使用可以说是反面教材了，对数据集的中间结果处理使用了大量的 temp文件。而且还使用的是最简单最低效的TextFormat，每次mr都有大量的parse，作为程序员脑中的基础概念，关于程序的性能主要就几点，一个是IO，一个是算力（Taraflops），减少IO和不必要的计算是时刻记住的重点，而这项目可以说2点禁忌全占了。而我如果想改，其实不光是改MR的逻辑，还要改HDFS里文件的存储方式，这样一来以新版和旧版为分界线，就需要一个Adapter来做老数据的读取……
那这样一来问题其实很明显，Hadoop本身就有纷繁复杂的技术栈， Hive，Spark，Hbase，Accumulo，Kylin，Storm ……要保证项目组的每一个人深刻理解这一堆技术栈，非但要调研成本，而且一旦换需求了，是不是还要对应改动呢？而且为了满足一些实时性的需求，还不得不从Hive MR到HBase，再入redis以提供大规模低时延调用。对于很多时候，只想要使用MR而已，又何苦这么麻烦呢。
在这种情况下，像MongoDB这样的库就提供了一个折中的办法，它不支持超大规模数据量的分析，这种情况下性能堪忧，但是对于大规模（SQL已经自闭）的程度还是OK的，通过MongoDB 的MR，我们仍然能借助MR思维去处理大规模数据，如果不是长期存储的类型，MongoDB给出的方案反倒更为经济。
五、其他语言实现的MapReduce
（一）、 Java
Java自1.8之后引入了Stream API，Map和Ruduce也作为同期被引入，与Hadoop的MR不同，它只能作为 Collection 接口下的方法，并不支持对每个Key，value进行计算，而只能得出一个结果。而它的重点在于，如果使用了 parallelStream() ,便能轻松地执行并行化计算。
List<Integer> source=new ArrayList<>(); source.add(1); source.add(2); Optional<Integer> sum=source.stream().map(new Function<Integer, Integer>() { @Override public Integer apply(Integer t) { return t+1; } }).reduce(new BinaryOperator<Integer>() { @Override public Integer apply(Integer t, Integer u) { return t+u; } }); System.out.println(sum.get());
（二）、Javascript
待续。