本文主要是介绍MIT 6.824 Lab1 mapreduce，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
这学期选了分布式计算这门课。
不得不说真的是一门有料的课程。所有的东西讲的都是MIT 6.824上的，Lab也是一样。
不过干货太多带来的也就是，需要花费比较多的时间去看资料和写代码。
但是我喜欢这种感觉。
课程网址是 http://nil.csail.mit.edu/6.824/2016/schedule.html
Lab1 是mapreduce的一个实验
花了我大概一天多的时间，主要是有时不太了解go语言的特性，以及没有很好的理解lab的意思。
不过确实Lab1主页上描述的不多，很多东西mapreduce那篇论文讲的也并没有那么细致，有时就需要看代码去猜测了
还好代码基本流程都差不多能看明白。
首先最蛋疼的地方在于Go语言的一些特性
最烦的地方就是unused variable 会报错， import的包没使用也报错,这就使得改代码需要更细致，更麻烦,
而代码中又有无数个地方需要返回异常，这就搞的超级麻烦,而且这样debug也费劲...
然后go还有channel，goroutine这些东西，都是需要了解掌握的。
很多时间都花费在了解go语言,括怎么读写文件我都纠结了好久，不过在Lab1里的意图是让用json格式来读写文件的，
这里注释里有例子，使用json.NewEncoder和json.NewDecoder， 会一行一条记录的写json或者读json。刚开始我没仔细看，
就用了各种奇怪的方式写文件，最后发现都不符合要求还特别麻烦，在这里浪费了巨多时间...
然后实验有5个步骤。刚开始是串行的，后面都是并行的。
逻辑一定要清晰，不然会很蛋疼。
需要注意的是：
1）每个map任务对一个文件操作，产生nReduce个文件。 nMap个任务会产生 nMap * nReduce个文件。这些文件的名称会有专门的函数来指定
2）采用ihash函数进行hash的目的是为了让同一个word永远分给指定序号的reducer，这样好并行。
3）每个reduce任务会操作nMap个文件，把所有分给自己的word进行汇总，输出到一个文件。 nReduce个任务产生nReduce个文件，这些文件的名称也会有专门的函数来指定
4） 所有reduce任务完成了，系统会使用merge将nReduce个文件合并。这个merge函数已经写好了，不能乱改。
5) 可以观察到reduceF中的value参数是string数组， 而key value对都是string，也就是doReduce的时候，实际上会把某个key的所有value append到一个数组里,
一般而言这些value都是"1"， 最后数组长度就是词的频次。 这里要灵活使用map... ，比方说string映射成了一个string数组。
6） 考虑多机的时候，可以看到master结构体里的channel变量，有一个专门用来存放空闲的机器名称。于是我们可以使用goroutine和channel配合来完成调度。
假设我们现在分发doMap任务，显然我们发完一个任务不能在那等任务完成再发下一个，所以对每个doMap任务，开一个goroutine，去获取空闲的worker，
让woker干活，干活完再让他回到空闲队列，而我们的主线程，就只需要等所有人干完活就可以了。这里会有一些使用channel的技巧。
暂时想了这么多，这些点都是我走过弯路的地方，主要也是有时候没好好看要求，胡写瞎写，加上不熟悉go语言导致的
代码就不贴了，仔细想想还是挺有意思的， 一看代码就没想象空间了，实验做完会觉得其实真的很简单...。
这篇关于MIT 6.824 Lab1 mapreduce的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
