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你好，我是你的Spark老师范东来，今天是本课程基础模块的第一节课，我们来聊聊一个比较基础也比

较重要的内容MapReduce，说它基础，是因为它诞生的时间实在是太久远了，并不是什么新东西，说

它重要则是因为基于它的提出衍生出很多重要的技术，比如我们关心的Spark。

今天的内容主要有以下几点：

1.的三驾马车；

2.MapReduce编程模型与MapReduce计算框架；

3.并发与并行；

4.如何理解分布式计算框架的编程接口与背后的工程实现。

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的三驾马车

USNew把计算机科学分为4个领域：人工智能、编程语言、系统以及理论。其中的系统领域有两大顶

级会议，一个是ODSI（USENIXconferenceonOperatingSystemsDesignandImplementation），

另一个是SOSP（ACMSymposiumonOperatingSystemsPrinciples），这两个会议在业界的分量非

常重，如果把近几十年关于这两个会议的重要收录到一本书，就可以看作是操作系统和分布式系统

的一本教科书。

从2003年到2006年，分别在ODSI与SOSP了3篇，引起了业界对于分布式系统的

广泛讨论，这三篇分别是：

SOSP2003：TheFileSystem；

ODSI2004：MapReduce:SimplifedDataProcessingonLargeClusters；

ODSI2006：Bigtable:ADistributedStorageSystemforStructuredData。

在2006年，首席执行官提出了云计算这个，的这3篇也被称为

的三驾马车，代表大数据处理的基石、云计算的基础。不过值得注意的是，虽然

作为业界领军者经常会将自己的技术开源出来，但是客观地讲，开源出来的技术并不是

的技术，中间甚至会有代差，这也侧面反映出的技术实力。

第1篇主要讨论分布式文件系统，第2篇主要讨论的分布式计算框架，第3篇则主要讨论

分布式数据。这3篇揭开了分布式系统神秘的面纱，为大数据处理技术做出了重要的贡献。

有了这3篇的理论基础与后续的一系列文章，再加上开源社区强大的实践能力，Hadoop、

HBase、Spark等很快走上了台前，大数据技术开始呈现出一个百花齐放的状态。

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MapReduce编程模型与MapReduce计算框架

在的第2篇文章中，很明确地表示MapReduce是其实现的一个分布式计算框架，其编程

模型名为MapReduce。开源社区基于这篇的内容，照猫画虎地实现了一个分布式计算框架，也叫

作MapReduce。但一些书籍和网上的资料在提到MapReduce的时候并未说明，容易造成困惑。其实

拿编程模型的名字直接作为计算框架的名字这种例子还有很多，比如Dataflow。而

MapReduce有两个含义，一般来说，在说到计算框架时，我们指的是开源社区的MapReduce计算框

架，但随着新一代计算框架如Spark、Flink的崛起，开源社区的MapReduce计算框架在生产环境中

使用得越来越少，逐渐舞台。

MapReduce的第二个含义是一种编程模型，这种编程模型于古老的函数式编程思想，在Lisp等比

较老的语言中也有相应的实现，并随着计算机CPU单核性能以及数量的飞速提升在分布式计算中

焕发出新的生机。

MapReduce模型将数据处理方式抽象为map和reduce，其中map也叫映射，顾名思义，它表现的

是数据的一对一映射，通常完成数据转换的工作，如下图