MapReduce经典设计，给了我们哪些架构启示？（第85讲，超长文）

主要观点总结

本文介绍了《架构师之路：架构设计中的100个知识点》中的一部分内容，聚焦于Google MapReduce架构设计的思路和工程实践。

关键观点总结

关键观点1: MapReduce解决的主要问题

MapReduce是一种编程模型，用于解决能够用分治法解决的问题，例如网页抓取、日志处理、索引倒排和查询请求汇总等。

关键观点2: Google发明MapReduce模型的原因

Google在解决大数据量高并发量的需求时，由于当时的技术体系无法满足需求，因此被迫进行技术创新，思考出了MapReduce模型。

关键观点3: MapReduce的核心优化思路

为了解决大规模数据处理的问题，MapReduce的核心优化思路包括并行处理、先分再合、分区函数、合并函数等。

关键观点4: Google MapReduce的工程架构实践

Google MapReduce通过一系列工程架构实践来实现上述优化思路，包括单点master控制、worker执行业务逻辑、master对worker的监控和重启、保证幂等性、处理长尾效应等。