MapReduce中KNN執行過程I/O操作分析：

實現流程：

KNN在MapReduce中的實現，認為訓練集大小遠大於測試集大小。所以測試集快取在記憶體中。

Map任務輸入是一個訓練集檔案的分片（子集），測試集中的每一個樣例與訓練集分片中的所有樣例計算距離，輸出<測試樣例， （與訓練樣例的距離和訓練樣例的類別）>

Combiner階段根據map的輸出得到距測試樣例最近的K個訓練樣例，並輸出。

Reduce任務：根據輸入得到距測試樣例最近的K個訓練樣例，並按投票原則得到對應的類別，輸出到HDFS。

通過上述KNN在MapReduce中的流程分析產生的I/O操作的數量，分析I/O操作其實主要就是分析shuffle階段的操作，具體分析如下：

1.首先Map端，map任務從HDFS中讀取資料分片產生一次讀操作。

2.當map函式處理完成每一條輸入產生輸出時，會將輸出寫入到一個預設大小為100M的緩衝區，當緩衝區的資料大小達到閾值（預設為緩衝區大小的80%），便會將緩衝區中的資料溢寫到磁碟中，這個過程產生一次寫操作。

3.上述過程會產生大量的溢寫的小檔案，map任務會將這些檔案進行合併，在合併前會呼叫combiner函式，以減少寫到磁碟的資料。這個過程產生一次讀和寫操作。

4.Reduce端的輸入是若干map任務的map輸出，所以在每個map任務完成時，就複製其輸出到Reduce端本地磁碟。該過程會產生一次讀和寫操作。

5.最後在reduce階段，直接把資料輸入到reduce函式，產生一次讀操作。Reduce函式對資料進行處理得到的輸出直接寫到HDFS中，產生一次寫操作。

綜上所述，KNN在mapreduce中的實現至少有4次讀操作和4次寫操作。

KNN在Spark中I/O操作分析：

由於Spark是基於記憶體的計算，所有的計算都在記憶體中進行。所以通常情況下，Spark任務都只有兩次I/O操作，一次是讀取資料形成RDD，一次是將計算的結果寫入檔案系統（HDFS）。

中間的操作都是在記憶體中進行的。但是如果有shuffle操作且記憶體不足以容納所有的資料就可能會有I/O操作，在KNN的實現過程中，會有一次shuffle操作，所以可能會有一次讀和寫操作。綜述，KNN在Spark中的實現至多會有兩次讀和兩次寫操作，最少會有一次讀和一次寫操作。