• 业务逻辑分离
  在上述的业务场景之中，最重要的就是保证同一个用户ID的活动需要汇集到同一个Reducer来进行处理，这个就是前文我们聊到Shuffle的功能，所有键值相同的键值对都会被传递到相同的目的地。MapReduce编程模型将计算的通信协作与应用程序逻辑处理分离。这就是MapReduce框架的高明之处，由MapReduce的框架本身处理所有的网络通信，业务人员专注于应用程序代码的实现，如果在这个过程之中出现了节点的故障，MapReduce透明的失败重试来确保应用程序逻辑不受影响。

• 数据分组
  数据除了Join场景之外，通过键值对对数据进行分组也是数据系统常用的操作：对所有具有相同键的记录都形成一个组，之后对组内的数据进行操作。 现在问题来了？我们怎么样使用MapReduce来实现这样的分组操作呢？实现方式也很简单，通过在Map函数之中对键值对进行改造，插入使键值对产生预期分组的Key，之后分区和排序将相同的Key汇集到同一个Reducer之中。在MapReduce上实现时，分组和Join看起来非常相似。

• 数据倾斜
  如果同一个键相关的数据量非常大，对于MapReduce框架来说可能会成为一个挑战，因为相同键会汇集到同一个Reducer进行处理。例如，在社交网络中，少数名人可能有数以百万计的追随者。（第一章我们就举过这个例子）所以在MapReduce作业之中存在数据倾斜，如何来进行补偿呢？在Pig之中，会先运行一个采样任务来确定哪个键是热的，在作业实际执行时，Mapper会把出现数据倾斜的键值对通过随机选择分发个指定的多个Reducer。而Hive的倾斜连接优化采用了另一种方法。它需要在表元数据中显式指定热键，它将与这些键相关的记录存储在元数据之中，后续对表进行操作时，采用类似于Pig的优化思路。

3.批处理的意义

前文已经讨论了MapReduce作业的工作流程，现在我们回到一个问题来：所有处理的结果是什么？为什么我们一开始就要做所有这些工作？ 批处理操作的核心是对数据系统之中的数据进行解析，这类操作需要扫描大量的记录，进行分组和聚合，并输出到数据库以报告的形式呈现，通过报告给消费者或分析师进行数据决策。

同样，批处理适合建立搜索索引。谷歌最初使用MapReduce是为它的搜索引擎构建索引，通过5到10个MapReduce作业的工作流来实现实现的。如果需要执行全文搜索一组文件中，通过批处理过程是一个非常有效的方法：由每个Map任务对数据分区，之后每个Reducer建立分区索引，将索引文件写入到分布式文件系统。因为通过关键字查询搜索索引是只读操作，这些索引文件在创建后是不可变的。 如果索引的文档集发生变化，一个选项是周期性地为整个文档集重新运行整个索引工作流程，并在完成新索引文件时将以前的索引文件替换为新的索引文件。(如果只是少量文件的变化，则不适用批处理任务进行处理)

批处理的作业的将输入视为不可变且避免副作用（如向外部数据库写入），不仅实现了良好的性能，而且变得更容易维护。如果您在代码中引入了一个bug，输出错误，可以简单地回滚到以前版本的代码并重新运行该作业，并且再次输出正确的结果。更简单的解决方案，可以将旧输出保存在不同的目录中，然后简单地进行切换。由于这种易于回滚的特性，功能开发可以比在不能回滚的环境中进行得更快。有利于敏捷的软件开发。批处理将逻辑处理代码与配置分离，这里便允许优雅地重用代码：一个团队可以专注于实现逻辑处理，而其他团队可以决定何时何地运行该作业。

小结：

本篇我们梳理了MapReduce的处理框架，并探讨了许多批处理作业的特点。除了MapReduce的模型，数据系统中仍然有许多处理数据的计算模型，接下来会和大家来继续探讨数据系统之中的计算模型..............