hadoop之MapReduce WordCount分析
MapReduce的设计思想
主要的思想是分而治之(divide and conquer),分治算法。
将一个大的问题切分成很多小的问题，然后在集群中的各个节点上执行，这既是Map过程。在Map过程结束之后，会有一个Ruduce的过程，这个过程即将所有的Map阶段产出的结果进行汇集。
写MapReduce程序的步骤：
1.把问题转化为MapReduce模型
2.设置运行的参数
3.写map类
4.写reduce类
例子：统计单词个数
将文件拆分成splits，每个文件为一个split，并将文件按行分割形成<key,value>对，MapReduce框架自动完成，其中行偏移量（即key值）包括了回车所占的字符数
将分割好的<key,value>对交给用户定义的map方法（TokenizerMapper）进行处理，生成新的<key,value>对。
得到map方法输出的<key,value>对后，Mapper会将它们按照key值进行排序，并执行Combine过程，将key至相同value值累加，得到Mapper的最终输出结果。
Reducer先对从Mapper接收的数据进行排序，再交由用户自定义的reduce方法（IntSumReducer）进行处理，
得到新的<key,value>对，并作为WordCount的输出结果
下面我们看官方给出的例子：
1：将Block块分割成三个Split
2：每个Split对应一个mapper
3: 三个mapper输出结果进行Shuffling,每个map的输出只是简单的key-value而非key-valuelist，
所以洗牌的工作就是将map输出转化为reducer的输入的过程。
在reducer开始之前shuffle要做的事情分为两步copy和sort 阶段。
