当数据集特别大时，在单机上训练算法需要运行好几天。所以，本章就介绍一些实用的工具来解决这样的问题，包括Hadoop以及一些基于Hadoop的Python工具包。、
Hadoop是MapReduce框架的一个免费开源实现。本章首先简单介绍MapReduce和Hadoop项目，然后学习如何使用Python编写MapReduce作业（一个作业就是指把一个MapReduce程序应用到一个数据集上）。
15.1 MapReduce：分布式计算的框架
MapReduce是一个软件框架，可以将单个计算作业分配给多个计算机执行。它假定这些作业在单机上需要很长的运行时间，因此使用多台机器缩短运行时间。
MapReduce在大量节点组成的集群上运行。它的工作流程是：单个作业被分成很多小份，输入数据也被切片分发到每个节点，各个节点只在本地数据上做运算，对应的运算代码称为mapper，这个过程被称为map阶段。每个mapper的输出通过某种方式组合（一般还会排序）。排序后的结果再被分成小份分发到各个节点进行下一步处理工作。第二步的处理阶段称为reduce阶段，对应的运行代码被称为reducer。reducer的输出就是程序最终执行结果。
Mapeduce的优势在于，它使得程序以并行方式执行。在任何时候，每个mapper或reducer之间都不进行通信（这里指mapper各自之间不通信，reducer各自之间不通信，而reducer会接收mapper生成的数据）。每个节点只处理自己的事务，且在本地分配的数据集上运算。
reducer的数量不是固定的。此外，在MapReduce框架中还有其他一些灵活的配置选项。MapReduce的整个编制工作由主节点组成。这些主节点控制整个MapReduce作业编配。包括每份数据存放的节点位置，以及map、sort和reduce等阶段的时序控制等。此外，主机诶单还包含容错机制。一般的，每份mapper的输入数据会同时分发到多个节点形成副本，用于事务的失效处理。
总结一下，MapReduce的学习要点：
（1）主节点控制MapReduce的作业流程
（2）MapReduce的作业可以分为map任务和reduce任务
（3）map任务之间不做数据交流，reduce任务也一样
（4）在map和reduce阶段之间，有一个sort或combine阶段
（5）数据被重复存放在不同机器上，以防某个机器失效
（6）mapper和reducer传输的数据形式为key/value对。
Apache的Hadoop项目是MapReduce框架的一个实现。下一节开始讨论Hadoop项目，并介绍如何在Python中使用它。
15.2 Hadoop流
Hadoop流是一个开源java项目，为运行MapReduce作业提供了大量所需的功能。除了分布式计算之外，Hadoop自带分布式文件系统。
15.2.1 分布式计算均值和方差的mapper
我们将构建一个海量数据上分布式计算均值和方差的MapReducer作业，这里只选取了一个小数据集。
15.2.2 分布式计算均值和方差的reducer
mapper接收原始的输入并产生中间值传递给reducer。很多mapper是并行执行的，所以要将这些mapper的输出合并成一个值。接下来给出reducer的代码：将中间的key/value对进行组合。
15.5 在Python中使用mrjob来自动化MapReduce
停更。。。
后面看不懂了。。。
也不想看了。。。
至此，我光荣宣布！
这本书老子看完了！！！
当然。。。还有历史遗留问题待解决。。。
如~SVM那一章还没看。。。最后几章代码没完全懂。。。
开始回头。。。解决遗留问题。。。
这不重要！！！！这本书终于他妈的看到底了~！
虽然之后不知道该干嘛了~
虽然开学了，逼事又多了起来~
但是想想有点小激动~
农药一把~平复一下~
