PNP : Work Cound Frequence

问题

问题很简单，shell的几个命令就可以搞定。

但是，如果输入文件很大不能一次载入内存呢？
文件分布在多个机器上呢？

文件可以全部载入内存

文件太大不能一次载入内存

对于此类问题，即大数据问题，可以使用MapReduce

两个MapReduce
第一个MapReduce： WordCount

把每个单词映射成Key-Value pair （Map）
把key相同的value加起来（Reduce）

此外两步中间有一个shuffle，Hadoop中叫Partitioner，即怎么把中间结果分配到不同机器上去，这里使用HashPartitioner，具有相同hash的单词会分配到相同的Partitioner上。

第二个Sort by Count

InverserMapper :把key-value 倒过来
TotalOrderPartitioner 按次数排序

单词做hash然后存到不同的shard中（磁盘文件，这样可以对每个shard单独进行sort，最后再merge），这里使用10个shard，那么10GB的数据，每个shard就是1GB数据，然后对每个shard做wordcount（此时可以在内存中做了，每个shard大小小于4GB），最后merge 10个shard到一个output文件（多路归并）。

N-way merge using heap

取这N个shard的最大元素，做成堆
pop head 就可以得到最大的元素，假设它输入第i个shard
然后第i个shard再提供一个元素，插入堆，返回第2步。

注意，有可能某个shard提前都用完了，此时堆的大小就变小了。

多机求解

把每个机器看成一个shard，思路同上

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