如何通过 Hadoop MapReduce 进行数据分析？

1 Hadoop MapReduce 大数据分析

1.1 什么是Hadoop MapReduce

Hadoop MapReduce 是一种大数据分析平台，它利用Hadoop分布式计算框架去解决大规模数据处理任务，它分为Map(映射)阶段和Reduce(聚集或者汇总)阶段，Hadoop MapReduce框架通过将大规模数据任务分解成若干个Sub-Task来实现分布式计算，从而完成大数据处理。

1.2 Hadoop MapReduce 的优势

（1）海量数据处理能力。数据量比较大，Hadoop MapReduce能够高效的处理海量的数据，比关系型数据库快得多，它能够支持TB\PB级别的数据处理，实现数据从收集，存储，分析一系列的功能。（2）分布式弹性。Hadoop MapReduce将原本单机处理的数据通过多机器同时处理，能够更加有效的处理数据，随着任务量的增大可以根据实际需求添加节点来满足业务流量需求，减少等待时间，加快数据处理速度。（3）容错性。Hadoop MapReduce支持多个磁盘的容错机制，如果磁盘发生故障，它只需复制服务器上的数据就可以实现数据容灾，这样Hadoop MapReduce能够有效的保证系统的可靠性。（4）价格低廉。由于Hadoop MapReduce使用的廉价机器，开启高度大规模数据分析，由于使用的服务器价格可以大大减少，因此Hadoop MapReduce可以实现高层次的数据分析，帮助企业提高效率，降低维护难度，价格可以大大降低。

2 Hadoop MapReduce 数据分析步骤

2.1 数据准备

Hadoop MapReduce数据分析任务的第一步就是要准备好数据，让它可以被Hadoop MapReduce识别和处理。这一步对于加快数据处理和改善分析准确性至关重要，有时，它可能需要进行清理和整理，具体的操作步骤有：（1）确定需要的数据；（2）确定数据格式；（3）设定计算参数；（4）收集和准备数据。

2.2 Map阶段

Map阶段相当于将原始数据分解成许多小任务，每一个小任务都会有一个Mapper分布在集群中去执行，Map阶段最终会生成一个中间结果。

例如有一个用户统计，原始数据为JSON格式如下：

{"user": "Alice","gender":"female","job":"engineer"}
{"user": "Bob","gender":"male","job":"teacher"}

那么，Map阶段第一步需要定义Map函数：

def map(user, gender, job):
    # 输出gender作为key，1作为value
    emit(gender, 1)

那么Map阶段执行后的中间结果就会生成两个键值对，即：

female:1
male:1

2.3 Reduce阶段

Reduce阶段就是利用Map阶段生成的中间结果进行汇总，汇总后就可以得出最终的结果了。 Reduce阶段第一步，需要定义Reduce函数：

def reduce(gender,values):
	# 统计每个 gender 的数量
    sum = 0
    for value in values:
        sum = sum + value
    emit(gender,sum)

执行Reduce阶段后，最终得到的结果就是：

female:1
male:1

3 Hadoop MapReduce 代码示例

3.1 定义Mapper函数

Mapper 函数的格式如下：

def map(key, value):
    pass

下面就给出一个简单的Mapper代码示例：

def map(key, value):
    # 对value中每一个字母都输出一个key，value都是1
    for letter in value:
        emit(letter, 1)

3.2 定义Reducer函数

Reduce 函数的格式如下：

def reduce(key, values):
    pass