用 MapReduce 解决与云计算相关的 Big Data 问题
“全球人工智能”拥有十多万AI产业用户，10000多名AI技术专家。主要来自：北大，清华，中科院，麻省理工，卡内基梅隆，斯坦福，哈佛，牛津，剑桥...以及谷歌，腾讯，百度，脸谱，微软，阿里，海康威视，英伟达......等全球名校和名企。
微观经济学指出，比起让大多数成员来执行要在该系统中存在所必需的活动，基于专业分工的系统生产力更高。换句话说，对于每个任务，全能的人的生产力比不上专门从事特定任务的人。这称为比较优势 — 如果一个人相当精通某种服务，而不熟悉其他服务，他在提供这种服务方面就具有优势。专业分工可以促进特定技能的提升。（Robert Frank 和 Ben Bernanke 所著的 Principles of Microeconomics 很好地论述了这一现象；有一个故事说，Peace Corps 的一位志愿者在尼泊尔雇佣了一位名叫 Birkhaman 的厨师；这位厨师几乎无所不能；从宰羊到修理闹钟，他什么都会干。在尼泊尔，即使是水平最低的工人也能够提供很多种服务。）
云计算就是比较优势原理的直接示例。在本文中，我将讨论 MapReduce 编程模式（最初为对并行的复杂性进行抽象而设计）为什么非常适合云计算，尤其是在处理涉及大量数据的问题时。
通过让把两个数字相加的位置变得透明和不相关，可以在 MapReduce 抽象的基础上完美进行云计算。在研究示例之前，我们先看看 MapReduce 为什么很成功。
分布式计算中的 Erlang
云计算的潮流催生了许多新东西，包括 Erlang。Erlang 是一种独特的编程语言，它提供了用来描述操作系统的许多特性。这些特殊的特性让它成为构建大型分布式系统的理想语言。很自然，许多分布式算法的 “云” 实现都是用 Erlang 编写的，比如 CouchDB 或 Disco。甚至在云这个词出现之前，就已经使用 Erlang 构建云系统了。
为什么要在云中使用 MapReduce
MapReduce 编程模式是在 Google 开发出来的。Google 工程师发表的文章 "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters" 清楚地解释了 MapReduce 的工作方式。这篇文章导致的结果是，从 2004 年到现在出现了许多开放源码的 MapReduce 实现。
MapReduce 系统获得成功的原因之一是，它为编写需要大规模并行处理的代码提供了简单的编程模式。它受到了 Lisp 的函数编程特性和其他函数式语言的启发。
现在，讨论 MapReduce 和云计算为什么非常相配。MapReduce 的关键特点是它能够对开发人员隐藏操作并行语义 — 并行编程的具体工作方式。
即使您的公司拥有数千台计算机（这几乎不可能），这个特点也非常有意义。即使组织有多余的处理能力，要想在组织内建立网格，也常常要克服许多技术、行政和后勤障碍。
突然之间，云计算成了非常引人注目的思想。
有了云，开发人员就可以通过编写脚本供应任意数量的计算机，运行 MapReduce 作业，而且只按照使用每个系统的时间付费。使用时间可以是 10 分钟，也可以是 10 个月，无论是哪种情况，都同样简便。
这种模式的精彩案例出现在 Yelp（"Real people. Real reviews®: A review site for local businesses"）。在此公司的工程博客上，最近发表了一篇关于 如何使用 MapReduce 增强特性 的文章，题目为 “People Who Viewed This Also Viewed...”。这是一个典型的 Big Data 问题，因为 Yelp 每天生成 100GB 的日志数据。
工程师最初建立了自己的 Hadoop 集群，但是最终他们编写了自己的 MapReduce 框架 mrjob，它在 Amazon 的 Elastic MapReduce 服务上运行。Yelp 的搜索和数据挖掘工程师 Dave M 说：
“我们如何增强 People Who Viewed this Also Viewed... 特性？正如您所猜测的，我们使用 MapReduce。MapReduce 是把大任务分解为小任务的最简单的方法。Mapper 读取输入行并返回 (key, value) 元组。把每个键和对应的所有值发送给一个 Reducer ... 我们在 mrjob Python 框架中编写了这个简单的 MapReduce 作业，它执行单词频率统计。”
Dave M 还说：
“我们以前所做的像许多公司一样运行 Hadoop 集群一样 ... 当我们把代码放到 web 服务器上时，就已经把它送到 Hadoop 计算机上。
这不错，因为我们的作业可以引用代码库中的任何其他代码。
这也很不好。在把作业放进生产环境之前，根本无法确定它是否有效。最糟糕的是，我们的集群在大多数时候空闲着，甚至时常出现一个非常大的作业，会占用所有节点，所有其他任务不得不等待。”
在 Amazon 云上运行的 MapReduce 帮助 Yelp 淘汰了 Hadoop 集群。经过一年时间，Yelp 的 mrjob 框架现在非常稳定了，所以 Yelp 现在在 GitHub 上共享它。
云计算和 MapReduce 的组合看起来非常适合处理 Big Data 作业。现在，讲解如何处理大量日志数据。
真实环境中的日志文件处理
许多人都要面对的一个真实问题是如何处理大量日志数据。清单 1 中的代码示例（也可以下载）演示我如何只使用 Python 的多处理模块汇总 6.3GB 的 Internet Information Services (IIS) 日志文件。在一台 MacBook Pro 笔记本上，它只用大约 2 分钟就运行完了，结果是生成了最常出现的 25 个 IP 地址。
清单 1. 使用 Python 的 MP 模块汇总 6.3GB 的日志文件
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Code Listing: iis_map_reduce_ipsum.py
"""N-Core Map Reduce Log Parser/Summation"""
from collections import defaultdict
from operator import itemgetter
from glob import glob
from multiprocessing import Pool, current_process
from itertools import chain
def ip_start_mapper(logfile):
log = open(logfile)
for line in log:
yield line.split()
def ip_cut(lines):
for line in lines:
try:
ip = line[8]
except IndexError:
continue
yield ip, 1
def mapper(logfile):
print "Processing Log File: %s-%s" % (current_process().name, logfile)
lines = ip_start_mapper(logfile)
cut_lines = ip_cut(lines)
return ip_partition(cut_lines)
def ip_partition(lines):
partitioned_data = defaultdict(list)
for ip, count in lines:
partitioned_data[ip].append(count)
return partitioned_data.items()
def reducer(ip_key_val):
ip, count = ip_key_val
return (ip, sum(sum(count,[])))
def start_mr(mapper_func, reducer_func, files, processes=8, chunksize=1):
pool = Pool(processes)
map_output = pool.map(mapper_func, files, chunksize)
partitioned_data = ip_partition(chain(*map_output))
reduced_output = pool.map(reducer_func, partitioned_data)
return reduced_output
def print_report(sort_list, num=25):
for items in sort_list[0:num]:
print "%s, %s" % (items[0], items[1])
def run():
files = glob("*.log")
ip_stats = start_mr(mapper, reducer, files)
sorted_ip_stats = sorted(ip_stats, key=itemgetter(1), reverse=True)
print_report(sorted_ip_stats)
if __name__ == "__main__":
run()
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图 1 以图形方式说明操作过程。
图 1. IIS 日志文件 MapReduce 图
我们来研究一下代码。您可以看到它非常简短，只有大约 50 行：
mapper 函数提取出每行中的 IP 地址并返回它和值 1。是 (key,value) 提取阶段，这在生成的每个进程中执行。当产生结果时，把结果收集到一个链式的迭代器中（参见 more on chain(*iterables)and other Python itertools），为缩减阶段做好准备。这称为数据分区。
在 MapReduce 生命周期中，下一步是浓缩和汇总所有中间结果。这由示例中的缩减函数完成，包含缩减阶段。
最后，生成一个很大的列表并输出前 25 个结果。
使用多处理模块是为了便于解释 MapReduce，但是这段代码只需稍加修改，就可以在其他一些 MapReduce 云上运行。这个作业的完整输出见清单 2。
清单 2. 运行的清单 1 的完整输出
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lion% time python iisparse.py
Processing Log File: PoolWorker-1-ex100812.log
Processing Log File: PoolWorker-2-ex100813.log
Processing Log File: PoolWorker-3-ex100814.log
Processing Log File: PoolWorker-4-ex100815.log
Processing Log File: PoolWorker-5-ex100816.log
Processing Log File: PoolWorker-6-ex100817.log
Processing Log File: PoolWorker-7-ex100818.log
Processing Log File: PoolWorker-8-ex100819.log
Processing Log File: PoolWorker-7-ex100820.log
Processing Log File: PoolWorker-3-ex100821.log
Processing Log File: PoolWorker-8-ex100822.log
Processing Log File: PoolWorker-4-ex100823.log
Processing Log File: PoolWorker-6-ex100824.log
Processing Log File: PoolWorker-1-ex100825.log
Processing Log File: PoolWorker-2-ex100826.log
10.0.1.1, 24047
10.0.1.2, 22667
10.0.1.4, 20234
10.0.1.5, 18180
[...output supressed for space, and IP addresses changed for privacy]
python iisparse.py 57.40s user 7.48s system 54% cpu 1:59.47 total
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结束语
严格地说，云计算可以意味着许多活动，包括在数据中心中的虚拟机上运行顺序的脚本。在本文中，我应用 MapReduce 和云计算背后的一些理论解决汇总大量数据这个实际问题。
基于云的 MapReduce 系统既有开放源码的，也有商用产品。您可以应用从本文学到的知识处理数 PB 的日志文件；因此，MapReduce 抽象是一种非常有用的工具，尤其是在云环境中。
下一步
当然，要看一下本文的 参考资料。您可能希望重点关注 “自然语言处理” 和 “进一步了解本文中的主题”。另外，下载 Yelp 的 mrjob 和 Apache Hadoop 的 IBM 发行版并做实验。
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