这段内容是 Apache Ignite 关于 MapReduce API 的详细介绍。这是 Ignite 中最强大但也最复杂的分布式计算模型之一。
我来用通俗易懂的方式 + 生动类比 + 代码解析，帮你彻底理解它！
🌐 一句话理解：什么是 MapReduce？
MapReduce 是一种"分而治之"的分布式计算模式：
- Map（映射）：把大任务拆成多个小任务，分发到不同机器上并行执行。
- Reduce（归约）：把所有小任务的结果汇总起来，得到最终结果。
就像一个公司要统计全国销售额：
- 总经理（submit node）说："每人统计自己城市的销售额。"（Map）
- 各地员工计算后上报数据。
- 总经理把所有数据加起来，得出全国总额。（Reduce）
🔧 核心组件：ComputeTask 接口
这是 Ignite 实现 MapReduce 的核心接口，有三个关键方法：
| 方法 | 作用 |
|---|---|
map() 或 split() |
把大任务拆成多个子任务（Job），分配给哪些节点执行 |
result() |
每个子任务完成后，决定下一步怎么做（继续等？汇总？重试？） |
reduce() |
收集所有结果，合并成最终答案 |
🧱 三步走：Map → Result → Reduce
我们以文档中的 字符计数例子 来讲解：
📝 需求
统计一句话 "Hello Grid Enabled World!" 一共有多少个字母（不含空格）。
第一步：Map（拆分任务）
java
@Override
public List<ComputeJob> split(int gridSize, String arg) {
String[] words = arg.split(" ");
List<ComputeJob> jobs = new ArrayList<>();
for (final String word : words) {
jobs.add(new ComputeJobAdapter() {
@Override
public Object execute() {
return word.length(); // 返回每个单词的长度
}
});
}
return jobs;
}🧠 发生了什么？
- 输入字符串被拆成 4 个单词：
Hello,Grid,Enabled,World! - 创建了 4 个
ComputeJob，每个 job 负责计算一个单词的长度。 - 这些 job 会被自动分发到集群的不同节点上去运行。
✅ 就像项目经理把"统计总字数"这个任务，拆成 4 个小任务，交给 4 个人去做。
第二步：Result（处理每个结果）
java
// ComputeTaskSplitAdapter 默认实现：
// - 如果 job 出错 → FAILOVER（换一台机器重试）
// - 正常 → WAIT（继续等其他 job 完成）Ignite 框架会自动调用 result() 方法处理每个 job 的返回值或异常。
你可以自定义策略：
java
@Override
public ComputeJobResultPolicy result(ComputeJobResult res, List<ComputeJobResult> rcvd) {
if (res.getException() != null)
return ComputeJobResultPolicy.FAILOVER; // 出错就换机器重试
return ComputeJobResultPolicy.WAIT; // 正常就继续等
}⚠️ 注意：只有所有 job 都完成（或明确放弃），才会进入 reduce 阶段。
第三步：Reduce（汇总结果）
java
@Override
public Integer reduce(List<ComputeJobResult> results) {
int sum = 0;
for (ComputeJobResult res : results)
sum += res.getData(); // 把每个单词的长度加起来
return sum;
}假设四个 job 返回的结果是：5, 4, 7, 6
那么 reduce 就把它们加起来：5+4+7+6 = 22
✅ 最终结果
22会在提交任务的那个节点上输出。
🚀 如何执行这个任务？
java
Ignite ignite = Ignition.start();
IgniteCompute compute = ignite.compute();
// 提交任务，并传入参数
int cnt = compute.execute(CharacterCountTask.class, "Hello Grid Enabled World!");
System.out.println("总字符数: " + cnt);📌 关键点：
execute(TaskClass, input)：提交任务类和输入参数。- 返回值就是
reduce()的结果。 - 整个过程是同步阻塞的，直到所有 job 完成才返回。
🛠️ 更高级功能：任务会话（Task Session）
❗ 仅 Java 支持
想象你要做多轮协作任务，比如"所有人先完成第一步，再一起进入第二步"。
java
@TaskSessionResource
private ComputeTaskSession ses;
// Job A 完成第一步后通知大家
ses.setAttribute("jobA-step1", true);
// Job B 等待别人完成第一步
ses.waitForAttribute("jobA-step1", true, 0); // 0 表示无限等待📌 作用：
- 实现 job 之间的协调与通信
- 可用于实现 barrier（屏障）、广播、共享状态等
🎯 什么时候该用 MapReduce？什么时候用简单方式？
| 场景 | 推荐方式 |
|---|---|
| 简单并行任务（如打印日志） | ignite.compute().run() / executorService() |
| 需要精细控制任务分发、失败重试逻辑 | ✅ ComputeTask（MapReduce） |
| 大数据批处理（如日志分析） | ✅ MapReduce |
| 实时响应要求高 | 通常不用 MapReduce（延迟较高） |
✅ Rule of Thumb（经验法则）：
优先使用简单的
ComputeAPI；只有当你需要自定义任务分发、失败转移、阶段性协调 时，才用
ComputeTask。
🔄 对比：MapReduce vs ExecutorService
| 特性 | MapReduce (ComputeTask) |
分布式 ExecutorService |
|---|---|---|
| 控制粒度 | 极细（可控制每个 job 的路由、重试） | 较粗（任务随机或轮询分发） |
| 容错性 | 可自定义失败策略（FAILOVER） | 自动重试，但不可控 |
| 编程复杂度 | 高（三阶段编程模型） | 低（类似线程池） |
| 适用场景 | 复杂批处理、需要聚合结果 | 简单异步任务、后台处理 |
| 结果聚合 | 自动 reduce 汇总 | 每个任务独立，无内置聚合 |
💡 使用建议
-
继承
ComputeTaskSplitAdapter它已经帮你实现了默认的
map()和result()，你只需要写split()和reduce()，大大简化开发。 -
给任务加上注解
java@ComputeTaskName("CharacterCountTask") public class CharacterCountTask extends ComputeTaskSplitAdapter<String, Integer> { ... }方便监控和调试。
-
合理设置 job 数量
不要创建过多 job（比如几万个），会导致调度开销过大。可以批量处理。
-
任务要可序列化
所有 job 和数据都必须能通过网络传输。
📌 总结：MapReduce 的本质
| 阶段 | 类比 |
|---|---|
split() |
项目经理把项目拆成多个子任务 |
execute() |
员工在各自电脑上完成任务 |
result() |
项目经理检查每个任务是否成功，决定是否重做 |
reduce() |
财务把所有人报上来的数据加起来，出总报表 |
✅ 实际应用场景举例
| 应用 | 如何使用 MapReduce |
|---|---|
| 日志分析 | 每个节点分析本地日志文件，统计错误数，最后汇总 |
| 图像处理 | 每个 job 处理一张图片，reduce 汇总处理结果 |
| 风险计算 | 拆分用户群体，每个 job 计算一部分人的风险评分 |
| 批量导入 | 拆分 CSV 文件，多个 job 并行写入缓存 |
如果你正在做一个需要"拆分-并行-汇总"的复杂任务，MapReduce 就是你最强大的武器！
需要我帮你设计一个实际业务场景的 MapReduce 实现吗？比如"统计电商订单中各省份的总销售额" 😊