杨成在MapReduce领域有哪些创新贡献？

MapReduce 简介

MapReduce 是一种编程模型，用于处理和生成大数据集，它是由谷歌公司的工程师在2004年提出，旨在解决大规模数据的并行计算问题，MapReduce 模型将复杂的数据处理任务分解为两个阶段：Map（映射）和 Reduce（归约）。

Map 阶段

在 Map 阶段，输入数据被分成多个独立的数据块，这些数据块会被分配到不同的处理器上进行处理，每个处理器会对其分配的数据块执行 Map 函数，这个函数将输入数据转换为一组键值对（key-value pair）。

Reduce 阶段

Reduce 阶段负责收集来自 Map 阶段的输出，根据键（key）进行分组，并对每一组具有相同键的值（value）应用 Reduce 函数，以合并或减少这些值，每个键都会对应一个最终结果。

MapReduce 的工作流程

1、输入分片：输入文件被分成若干个数据片，每个数据片的大小通常为 HDFS 的一个数据块大小（默认64MB）。

2、映射任务（Map Tasks）：每个数据片由一个 Map 任务处理，Map 任务通常是由框架自动调度到各个可用节点上的。

3、Map 函数：Map 函数逐行读取数据片内容，并输出键值对，这些键值对不需要保持有序。

4、本地排序与聚合：Map 函数产生的键值对会先缓存在内存中，当达到一定数量后，会按照键进行排序，并可能进行局部聚合（Combine），减少数据传输量。

5、分区：经过排序和可能的局部聚合后，键值对会根据分区函数被分配到不同的 Reduce 任务。

6、Shuffle 和排序：不同 Map 任务的输出通过网络传输到对应的 Reduce 任务，Reduce 任务会对收到的键值对进行合并和排序。

7、Reduce 函数：Reduce 任务遍历排序后的键值对，对于每个唯一的键调用一次 Reduce 函数，输出最终结果。

8、输出：最终结果可以写到 HDFS 或其他形式的存储系统中。

MapReduce 的优势与限制

优势：

可扩展性：可以在成千上万的计算机上并行处理大量数据。

容错性：能够自动处理失败的任务重试。

简化编程：程序员只需要实现 Map 和 Reduce 函数，其余由框架管理。

限制：

实时处理：不适合需要低延迟的实时计算场景。

高级算法：实现一些复杂算法时可能会遇到困难。

资源消耗：MapReduce 作业启动和数据传输可能会消耗较多资源。