Mapreduce是一个分布式计算模型，用来解决海量数据的计算问题。

首先打个比方，我们要做菜，你切牛肉，我切土豆，这就是“Map”。我们人越多，切得就越快。

然后我们把切好的牛肉和土豆放到一起，这就是“Reduce”。

(1)  Map阶段

将一个大任务分解成小任务，并分发给每个节点，每个节点并行处理这些任务，处理速度很快。

实现：读取文件内容的时候对每一行解析成key-value的形式，

          再传进map()函数，得到的结果也是以key-value的形式输出。

(2)  Reduce阶段

对Map的结果汇总

实现：首先有一个shuffle的过程，对多个mapper任务的输出进行合并、排序，

        然后传进reduce()函数，进行汇总处理，最后输出被保存到指定的目录下。

 

MapReduce的思想就是并发，有时候可以更快得实现数据挖掘算法。

KNN：

Map()：每个worker节点都分配部分训练集，map()函数用来计算样本距离

输入键值对当中，key是所有样本标号，value是样本的属性跟标签，

       输出key是测试样本的标号，value是某个训练样本的标签跟距离

Reduce()：对同一个Key对应的标签跟距离，首先对距离排序，取出前K个标签，就可以预测了。

正常情况下reduce的机器一般小于map的机器，如果把map的输出全扔到reduce那边，那么reduce过程就会很久，

一个优化的方法就是在map的最后阶段，我们直接对每个key取前k个结果。

 

朴素贝叶斯：

Map()：每个worker节点都分一些样本，map()的输入key是样本标号，value是样本记录，

           map()函数对每一个记录拆分标签，把类别作为key，map()的输出key是类别，value是记录。

Reduce()：将每条记录转换成矩阵，对每一个类别相同的record进行相加，再归一化就可以得到概率了。

再根据概率连乘进行分类。

k-means：

map()：输入key是样本标号，value是样本信息，map()计算样本点到各个中心的距离，求出它属于哪个中点的类，

           那么输出key是该样本所属的中心点，value是样本信息

reduce()：对同一个key的点做一个累加，进行归总，再更新聚类中心。