近两年AI成了火热领域的代名词，各大高校纷纷推出了人工智能专业。但其实，人工智能也好，还是前两年的深度学习或者是机器学习也罢，都离不开底层的数据支持。对于动辄数以TB记级别的数据，显然常规的数据库是满足不了要求的。今天，我们就来看看大数据时代的幕后英雄——Hadoop。

Hadoop这个关键词其实有两重含义，早它其实指的就是单纯的分布式计算系统。但是随着时代的发展，Hadoop系统扩大，如今hadoop已经是成了一个完整的技术家族。从底层的分布式文件系统（HDFS）到顶层的数据解析运行工具（Hive、Pig），再到分布式系统协调服务（ZooKeeper）以及分布式数据库（HBase），都属于Hadoop家族，几乎涵盖了大半大数据的应用场景。在Spark没有流行之前，Hadoop一直是大数据应用中的主流，即使是现在，依旧有大量的中小型公司，还是依靠Hadoop搭建大数据系统。

如今的Hadoop虽然家族庞大，但是早年Hadoop的结构非常简单，几乎只有两块，一块是分布式文件系统，这个是整个数据的支撑，另一个就是MapReduce算法。

  分布式文件系统  

大数据时代，数据的量级大规模增长，动辄以TB甚至PB计。对于这么海量的数据，如果我们还使用常规的方法是非常困难的。因为即使是 O(n) 的算法，将所有的数据遍历一遍，所消耗的时间也肯定是以小时计，这显然是不能接受的。不仅如此，像是MySQL这样的数据库对于数据规模也是有限制的，一旦数据规模巨大，超过了数据库的承载能力，那几乎是系统级的噩梦（重要的数据不能丢弃，但是现在的系统无法支撑）。

既然我们把数据全部存储在一起，会导致系统问题，那么我们可不可以把数据分成很多份分别存储，当我们需要处理这些数据的时候，我们对这些分成许多小份的数据分别处理，后再合并在一起？

答案当然是可行的，Hadoop的文件系统正是基于这个思路。

在HDFS当中，将数据分割成一个一个的小份。每个小份叫做一个存储块，每个存储块为64MB。这样一个巨大的文件会被打散存储在许多存储块当中。当我们需要操作这些数据的时候，Hadoop会同时起动许多个执行器（executor）来并发执行这些存储块。理论上来说，执行器的数量越多，执行的速度也就越快。只要我们有足够多的执行器，就可以在短时间内完成海量数据的计算工作。

但是有一个小问题，为什么每个存储块偏偏是64MB，而不是128MB或者256MB呢？

原因也很简单，因为数据存储在硬盘上，当我们查找数据的时候，CPU其实是不知道数据究竟存放在什么地方的。需要有一个专门的程序去查找数据的位置，这个过程被称为寻址。寻址的时候会伴随着硬盘的高速旋转。硬盘的旋转速度是有限的，自然我们查找文件的速度也会存在瓶颈。如果存储块太小，那么存储块的数量就会很多，我们寻址的时间就会变长。

如果存储块设置得大一些行不行？也不行，因为我们在执行的时候，需要把存储块的数据拷贝到执行器的内存里执行。这个拷贝伴随着读写和网络传输的操作，传输数据同样耗时不少。存储块过大，会导致读写的时间过长，同样不利于系统的性能。根据业内的说法，希望寻址的耗时占传输时间的1%，目前的网络带宽多可以做到100MB/s，根据计算，每个存储块大约在100MB左右佳。也许是程序员为了凑整，所以选了64MB这个大小。

目前为止，我们已经搞清楚了Hadoop内部的数据存储的原理。那么，Hadoop又是怎么并发计算的呢？这就下一个关键词——MapReduce出场了。

  MapReduce  

严格说起来MapReduce并不是一种算法， 而是一个计算思想。它由map和reduce两个阶段组成。

先说map，MapReduce中的map和Java或者是C++以及一些其他语言的map容器不同，它表示的意思是映射。负责执行map操作的机器（称作mapper）从HDFS当中拿到数据之后，会对这些数据进行处理，从其中提取出我们需要用到的字段或者数据，将它组织成key->value的结构，进行返回。

为什么要返回key->value的结构呢？直接返回我们要用到的value不行吗？

不行，因为在map和reduce中间，Hadoop会根据key值进行排序，将key值相同的数据归并到一起之后，再发送给reducer执行。也就是说，key值相同的数据会被同一个reducer也就是同一台机器处理，并且key相同的数据连续排列。reducer做的是通过mapper拿到的数据，生成我们终需要的结果。

  Sample  

这个过程应该不难理解， 但是初学者可能面临困惑，为什么一开始的时候，要处理成key-value结构的呢？为什么又要将key值相同的数据放入一个reducer当中呢，这么做有什么意义？

这里，我们举一个例子，就清楚了。

MapReduce有一个经典的问题，叫做wordCount，顾名思义就是给定一堆文本，后计算出文本当中每个单词分别出现的次数。Map阶段很简单，我们遍历文本当中的单词，每遇到一个单词，就输出单词和数字1。写成代码非常简单：

def map(text):  for line in text:    words = line.split(' ')    for w in words:      print(w, 1)

def reduce(text):  wordNow = None  totCount =   for line in text:    elements = line.split(' ')    word, count = elements[], int(elements[1])    # 碰到不同的key，则输出之前的单词以及数量    if word != wordNow:        if wordNow is not None:          print(wordNow, totCount)        wordNow = word        totCount = 1    # 否则，更新totCount    else:      totCount += count

如果我们map的结果不是key-value结构，那么Hadoop就没办法根据key进行排序，并将key相同的数据归并在一起。那么我们在reduce的时候，同一个单词就可能出现在不同的reducer当中，这样的结果显然是不正确的。

当然，如果我们只做一些简单的操作，也可以舍弃reduce阶段，只保留map产出的结果。

现在看MapReduce的思想其实并不复杂，但是当年大数据还未兴起的时候，MapReduce横空出世，既提升了计算性能，又保证了结果的准确。一举解决了大规模数据并行计算的问题，回想起来，应该非常惊艳。虽然如今技术更新，尤其是Spark的流行，抢走了Hadoop许多荣光。但MapReduce的思想依旧在许多领域广泛使用，比如Python就支持类似的MapReduce操作，允许用户自定义map和reduce函数，对数据进行并行处理。

不过，MapReduce也有短板，比如像是数据库表join的操作通过MapReduce就很难实现。而且相比于后来的Hive以及Spark SQL来说，MapReduce的编码复杂度还是要大一些。但不管怎么说，瑕不掩瑜，对于初学者而言，它依旧非常值得我们深入了解。

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