Цифровой журнал «Компьютерра» № 22

Наверное, каждый человек, занимающийся разработкой программного обеспечения, когда-либо сталкивался с задачей обработки больших объемов данных. Такая потребность могла возникнуть при реализации сложных математических алгоритмов, обработки сетевого трафика, создания различного рода игр и так далее. И тогда приходилось принимать очень важное, определяющее решение для дальнейшей разработки. Либо обрабатывать все данные в одном потоке, что, конечно же, занимает огромное количество времени и не реализует все возможности и ресурсы многоядерных машин, которые на настоящий момент, мягко говоря, не редкость, либо заниматься многопоточным программированием, которое в свою очередь существенно может ускорить выполнение программы.

Естественно, что более опытные и подготовленные специалисты выбирали второй путь развития событий. Их выбор является вполне понятным и логичным. Однако при попытке его реализации можно наткнуться на следующие проблемы.

Первой проблемой является то, что программист должен самостоятельно определять, создавать и запускать потоки, подготавливать данные для их выполнения, следить за целостностью общих данных и заниматься сборкой общего результата. Отсюда вытекает множество ошибок при синхронизации, трудности с разделением работы по времени с общими данными, да и в целом подобная задача не является тривиальной.

Вторая проблема такого подхода связана со сложностью отладки подобных приложений. Практика и статистика показывает, что при реализации больших проектов, более 40% времени разработки тратится на исправление ошибок, тестирование и отладку приложения. В случае многопоточной реализации на этот процесс уйдет в 2-3 раза больше времени.

Отсюда возникает желание создавать многопоточные «быстрые» приложение, однако, затрачивая на это меньше времени и сил. Было бы здорово, если бы процесс создания, контроля, синхронизации потоков проходил в автоматическом режиме без участия разработчика.

И такой механизм уже существует, однако, далеко не всем о нем известно. В настоящей статье я попытаюсь раскрыть суть и основы этого удобного и полезного инструмента для разработчиков многопоточных приложений.

И так, знакомьтесь – MapReduce. Эта модель программирования для обработки больших объемов данных. Ее создателем считается небезызвестная компания Google. В своей работе она активно применяет этот механизм, что позволяет говорить о его удобности, быстродействии и практичности.

Рассмотрим обработку данных с применением этой технологии. MapReduce включает в себя 3 этапа. Подготовка данных, определение функции map и определении функции reduce. Рассмотрим каждый их этих этапов.

Подготовка данных. Все данные, которые необходимо каким-либо образом обработать, программист должен разбить на некоторое количество частей. Количество этих частей программист выбирает самостоятельно, основываясь на размере данных и количестве обрабатывающих устройств (количестве ядер, процессоров, ЭВМ в кластера и т.д.).

Определение функции map. Функция map является, по сути, обработчиком данных. В последующем эта функция будет запускаться в каждом потоке для обработки тех частей данных, которые подготовил программист на первом этапе. Параметром является часть данных для обработки. Возвращать функция должна результат обработки этих данных. Возвращаемое значение определяется программистом в зависимости от решаемой задачи.

Определение функции reduce. Функция reduce служит для сборки обработанных частей данных в единый результат. Программист определяет эту функции исходя из поставленной задачи и требуемого результата.

После этого, для запуска обработки данных необходимо вызвать всего одну функцию (ее название зависит от реализации механизма MapReduce, например в Qt подобная функция имеет название mappedReduced), указав в ее параметрах: подготовленные разбитые на части данные, функцию map и функцию reduce.

После вызова этой функции будет автоматически запущено необходимое количество потоков, которые обработают все входные данные и соберут единый результат. В итоге – минимум затрат от программиста и максимальная производительность. Как показывает практика, приложения, написанные с применением MapReduce, оказываются минимум в 2 раза быстрее, чем приложения, использующие обычный механизм запуска потоков.

Данная технология реализована для различных языков программирования, например, для С++, С#, Java и других.

Удобной, простой в использовании с одной стороны, и показывающие прекрасные результаты быстродействия с другой, является реализация механизма MapReduce в объектно-ориентированной кроссплатформенной библиотеке Qt.

Рассмотрим простой пример. Пусть имеется вектор чисел, имеющий очень большую длину. Необходимо посчитать количество вхождений какого-либо числа в этом векторе.

Однопоточное приложение будет в цикле по-очереди перебирать все значения вектора, сравнивать их с заданным значением и в случае совпадения, увеличивать счетчик вхождений на единицу.