這篇文章主要介紹怎么用hadoop計(jì)算PI值，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
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百度一下，計(jì)算PI的方法還真不少。但在hadoop examples代碼中的注釋寫(xiě)的是：是采用 Quasi-Monte Carlo 算法來(lái)估算PI的值。
維基百科中對(duì)Quasi-Monte Carlo的描述比較理論，好多難懂的公式。
好在google了一把，找到了斯坦福大學(xué)網(wǎng)站上的一篇文章：《通過(guò)扔飛鏢也能得出PI的值？》，文章很短，圖文并茂，而且很好理解。
我這里將那篇文章的重要部分截了個(gè)圖： 
對(duì)上面的圖再稍微解釋一下：
1、Figure2是Figure1的右上角的部分。
2、向Figure2中投擲飛鏢若干次（一個(gè)很大的數(shù)目），并且每次都仍在不同的點(diǎn)上。
3、如果投擲的次數(shù)非常多，F(xiàn)igure2將被刺得“千瘡百孔”。
4、這時(shí)，“投擲在圓里的次數(shù)”除以“總投擲次數(shù)”，再乘以4，就是PI的值?。ň唧w的推導(dǎo)過(guò)程參見(jiàn)原文）
在這個(gè)算法中，很重要的一點(diǎn)是：如何做到“隨機(jī)地向Figure2投擲”，就是說(shuō)如何做到Figure2上的每個(gè)點(diǎn)被投中的概率相等。
hadoop examples代碼中，使用了Halton sequence保證這一點(diǎn)，關(guān)于Halton sequence，大家可以參考維基百科。
我這里再總結(jié)一下Halton sequence的作用： 在1乘1的正方形中，產(chǎn)生不重復(fù)，并且均勻的點(diǎn)。每個(gè)點(diǎn)的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)的值都在0和1之間。
正是這樣，保證了能夠做到“隨機(jī)地向Figure2投擲”。
有人總結(jié)了一下，這個(gè)實(shí)際上叫做蒙特卡洛算法，我們?nèi)∫粋€(gè)單位的正方形（1×1） 里面做一個(gè)內(nèi)切圓（單位圓），則 單位正方形面積 ： 內(nèi)切單位圓面積 = 單位正方形內(nèi)的飛鏢數(shù) : 內(nèi)切單位圓內(nèi)的飛鏢數(shù) ，通過(guò)計(jì)算飛鏢個(gè)數(shù)就可以把單位圓面積算出來(lái)， 通過(guò)面積，在把圓周率計(jì)算出來(lái)。
注意 ，精度和你投擲的飛鏢次數(shù)成正比。
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后面2個(gè)數(shù)字參數(shù)的含義：
第1個(gè)100指的是要運(yùn)行100次map任務(wù)
第2個(gè)數(shù)字指的是每個(gè)map任務(wù)，要投擲多少次
2個(gè)參數(shù)的乘積就是總的投擲次數(shù)。
我運(yùn)行的結(jié)果： 
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