在學習 MapReduce 的過程中，不少人接觸的第一個專案就是單詞計數。單詞計數通過兩個函式 Map 和 Reduce，可以快速地統計出文字檔案中每個單詞出現的個數，它雖然簡單，但也是最能體現 MapReduce 思想的程式之一。而 Serverless 的出現，為 MapReduce 進行大資料處理又提供了一個新的部署方案，Serverless 與 MapReduce 究竟如何結合呢？

本文將通過一個簡單的教程，指導大家快速開發一個基於 MapReduce 的 WordCount 應用模版，並在 Serverless 應用中心 Registry 裡實現複用。

前提條件

已安裝 Serverless Framework

$ serverless –v
Framework Core: 1.74.1 (standalone)
Plugin: 3.6.14
SDK: 2.3.1
Components: 2.31.6

實現概要

下面是該例項的實現流程：

• 建立函式與 COS Bucket。
• 使用者將物件上傳到 COS 中的源儲存桶（物件建立事件）。
• COS Bucket檢測到物件建立事件。
• COS 呼叫函式並將事件資料作為引數傳遞給函式，由此將 cos:ObjectCreated:* 事件釋出給函式。
• SCF 平臺接收到呼叫請求，執行函式。
• 函式通過收到的事件資料獲得了 Bucket 名稱和檔名稱，從該源 Bucket中獲取該檔案，根據程式碼中實現的 wordcount 進行字數統計，然後將其儲存到目標 Bucket 上。

部署成功後，本模版將會為您建立以下資源：

• 兩個 SCF 函式：Mapper 和 Reducer。
• 三個 COS Bucket：srcmr、middlestagebucket 和 destmr。
• Mapper 函式將會繫結 srcmr 觸發，Reducer 函式將會繫結 middlestagebucket 觸發，destmr 將會用來接收最終的統計結果。

開發步驟

1. 通過 COS 元件完成建立上傳檔案的 COS 儲存桶的配置檔案編寫，yml 檔案配置如下

# serverless.yml
org: serverless
app: MapReduce_Demo
stage: dev
component: cos
name: destmr

inputs:
  bucket: destmr
  region: ap-guangzhou
 

同理，完成其它兩個儲存桶配置。

2. 完成函式程式碼編寫，本模版中需要建立兩個函式：Map 函式與 Reduce 函式，併為其分別配置 yml 檔案

Map 函式 yml 檔案示例如下：

component: scf # (必選) 元件名稱，在該例項中為scf
name: map_function # 必選) 元件例項名稱.
org: serverless # (可選) 用於記錄組織資訊，
app: MapReduce_Demo # (可選) 用於您的 AP名稱
stage: dev # (可選) 用於區分環境資訊，預設值是 dev

inputs:
  name: map_function
  src: ./
  handler: map_function.main_handler 
  runtime: Python2.7 
  region: ap-guangzhou 
  description: This is one of the MapReduce function which is map_function
  memorySize: 128 
  timeout: 10
  environment:
    variables:
        Bucket: ${output:${stage}:${app}:middlestagebucket.bucket}
        TENCENT_SECRET_ID: ${env:TENCENT_SECRET_ID}
        TENCENT_SECRET_KEY: ${env:TENCENT_SECRET_KEY}
  
  events: # 觸發器
    - cos: # cos觸發器
        name: ${output:${stage}:${app}:srcmr.cosOrigin}
        parameters:
          bucket: ${output:${stage}:${app}:srcmr.cosOrigin}
          events: 'cos:ObjectCreated:*'
          enable: true

3. 完成配置後，整個應用模版結構如下：

Map_Reduce_Demo
|--bucket_destmr
  |--serverless.yml
|--bucket_middlestage
  |--serverless.yml
|--bucket_srcmr
  |--serverless.yml
|--fun_map
  |--serverless.yml
  |--map_function.py
|--fun_reduce
  |--serverless.yml
  |--reduce_function.py

您也可根據您的實際業務邏輯進行更改。

模版上傳

完成模版開發後，您可以將您的模版上傳至 Registry，供大家公開復用。

1. 在專案根目錄下配置上傳至 Registry 的專案模版資訊：

# serverless.yml
name: mapreduce-demo # 專案模板的名字
displayName: 基於 MapReduce 統計字數  #專案模板展示在控制檯的名稱（中文）
author: Tencent Cloud, Inc. # 作者的名字
org: Tencent Cloud, Inc. # 組織名稱，可選
type: template #專案型別，可填 template 或 component，此處為模版
description: Deploy a MapReduce wordcount application. # 描述您的專案模板
description-i18n:
  zh-cn: 本示例Demo演示怎麼利用COS來做MapReduce，一共需要2個函式：map_function和reduce_function，3個COS Bucket：srcmr、middlestagebucket 和 destmr # 中文描述
keywords: tencent, serverless, cos, scf, mapreduce # 關鍵字
repo: # 原始碼 Repo
readme: # 詳細的說明檔案
license: MIT # 版權宣告
src: # 描述專案中的哪些檔案需要作為模板釋出
  src: ./ # 指定具體的相對目錄，此目錄下的檔案將作為模板釋出
  exclude: #描述在指定的目錄內哪些檔案應該被排除
    - .env
    - serverless.yml

2. 上傳模版

$ sls registry publish
serverless ⚡ registry
Publishing "[email protected]"...

Serverless › Successfully published mapreduce-demo

模版複用

所有上傳到 Registry的模版都支援公開下載與複用的，操作如下：

1. 下載模版

$ sls init -t mapreduce-demo
serverless ⚡ framework

- Successfully created "mapreduce-demo" instance in the currennt working directory.
- Don't forget to update serverless.yml and install dependencies if needed.
- Whenever you're ready, run "serverless deploy" to deploy your new instance.

mapreduce-demo › Created

2. 在環境配置 .env 檔案中填入您自己的金鑰資訊

# .env
TENCENT_SECRET_ID=123
TENCENT_SECRET_KEY=123

3. 部署專案

$ cd mapreduce-demo
$ sls deploy --all
serverless ⚡ framework

srcmr: 
  region:        ap-guangzhou
  bucket:        srcmr-0000000000
  cosOrigin:     srcmr-0000000000.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com
  url:           http://srcmr-0000000000.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com
  vendorMessage: null

destmr: 
  region:        ap-guangzhou
  bucket:        destmr-0000000000
  cosOrigin:     destmr-0000000000.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com
  url:           http://destmr-0000000000.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com
  vendorMessage: null

middlestagebucket: 
  region:        ap-guangzhou
  bucket:        middlestagebucket-0000000000
  cosOrigin:     middlestagebucket-0000000000.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com
  url:           http://middlestagebucket-0000000000.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com
  vendorMessage: null

map_function: 
  functionName:  map_function
  description:   This is one of the MapReduce function which is map_function
  namespace:     default
  runtime:       Python2.7
  handler:       map_function.main_handler
  memorySize:    128
  lastVersion:   $LATEST
  traffic:       1
  triggers: 
    cos: 
      - srcmr-0000000000.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com
  vendorMessage: null

reduce-function: 
  functionName:  reduce_function
  description:   This is one of the MapReduce function which is reduce_function
  namespace:     default
  runtime:       Python2.7
  handler:       reduce_function.main_handler
  memorySize:    128
  lastVersion:   $LATEST
  traffic:       1
  triggers: 
    cos: 
      - middlestagebucket-0000000000.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com
  vendorMessage: null

8s › mapreduce-demo › Success

專案測試

1. 找到模版文件中的 test.txt 檔案。
2. 切換至物件儲存控制檯，選擇建立好的 Bucket：srcmr，單擊「上傳檔案」。
3. 在彈出的「上傳檔案」視窗中，選擇 test.txt，單擊「確定上傳」。
4. 切換至雲函式控制檯，檢視執行結果。在執行日誌中可以看到打印出來的日誌資訊。
5. 切換至 物件儲存控制檯，選擇建立好的 Bucket：destmr，檢視生成的檔案。

專案移除

可以通過以下命令移除應用

$ sls remove --all

serverless ⚡ framework

8s › maprecude › Success
  

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