大规模数据处理学习笔记：1.从未入门到放弃MapReduce

本文主要是介绍大规模数据处理学习笔记：1.从未入门到放弃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！

\quad 之前看过一些关于大数据技术的内容和文章，了解了一些关于MapReduce的东西，不得不感慨技术发展是如此之快，MapReduce这么快已经开始逐渐沦落为“明日黄花”了。到2014年，Google内部已经几乎没有人写新的MapReduce了。

MapReduce被取代的原因主要有以下两个：

• 高昂的维护成本
• 时间性能达不到用户期待

MapReduce复杂度很高，从Google500多页的性能优化手册就足够说明它的复杂度了。

从2016年开始，Google在新员工的培训中已经将MapReduce改为FlumeJava（它后来的开源版本为Apache Beam）的数据处理技术

下一代数据处理技术雏型也即上面提到的FlumeJava，则解决了上面列举的MapReduce的短板。此外，它还带来了更好的一些别的优点：

• 更好的可测试性
• 更好的可监控性
• 从1条数据到1亿条数据可以无缝扩展，不需要修改一行代码
• …

这里记录一下分片的概念：


如何缓解上面分片的问题（20+岁的用户较多），也即处理Reducer key的倾斜问题，可以有以下几种缓解的思路：

1. 将年龄的十位数和个位数调换，如21,22，23,24转换为12,22,32,42；但也存在hot spot的问题（如25岁的用户特别多）
2. 哈希思想解决。传统哈希的求余运算在面对需要增减对象的场景时不够友好(m变了有些位置就映射不到了，需要重新再计算所有对象的位置)。改善方法为：使用Consistent hashing，即一致性哈希环处理，采用虚拟节点分配数据较多的对象

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