Google在新的内容索引系统中放弃MapReduce

在Google数据中心会有大规模数据需要处理，比如被网络爬虫抓取的大量网页等。由于这些数据很多都是PB级别，导致处理工作不得不尽可能的并行化，而Google为了解决这个问题，引入了 MapReduce这个编程模型，MapReduce是源自函数式语言，主要通过"Map（映射）"和"Reduce（化简）"这两个步骤来并行处理大规 模的数据集。Map会先对由很多独立元素组成的逻辑列表中的每一个元素进行指定的操作，且原始列表不会被更改，会创建多个新的列表来保存Map的处理结 果。也就意味着，Map操作是高度并行的。当Map工作完成之后，系统会先对新生成的多个列表进行清理（Shuffle）和排序，之后会这些新创建的列表 进行Reduce操作，也就是对一个列表中的元素根据Key值进行适当的合并。

通过MapReduce这么简单的编程模型，不仅能用于处理大规模数据，而且能将很多繁琐的细节隐藏起来，比如自动并行化，负载均衡和机 器宕机处理等，这样将极大地简化程序员的开发工作。MapReduce可用于包括“分布grep，分布排序，web访问日志分析，反向索引构建，文档聚 类，机器学习，基于统计的机器翻译，生成Google的整个搜索的索引“等大规模数据处理工作。Yahoo也推出MapReduce的开源版本 Hadoop，而且Hadoop在业界也已经被大规模使用。