MapReduce介绍
一、MapReduce模型
1、MapReduce是大规模数据(TB级)计算的利器，Map和Reduce是它的主要思想，来源于函数式编程语言。
2、Map负责将数据打散，Reduce负责对数据进行聚集，用户只需要实现Map和Reduce两个接口，即可完成TB级数据的计算。
3、常见的应用包括：日志分析和数据挖掘等数据分析应用。另外，还可以用于科学数据计算，如圆周率PI的计算等。
4、当我们提交一个计算作业时，MapReduce会首先把计算作业拆分成若干个Map任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个Map任务处理输入数据中的一部分，当Map任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为主要目标就是把前面若干个Map的输出汇总到一起并输出。
二、MapReduce执行过程
1、Mapper任务的执行过程
- 每个Mapper任务是一个java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对，经过我们map方法处理后，转换为很多的键值对再输出。
- 把Mapper任务的运行过程分为六个阶段
-第一阶段是把输入文件按照一定的标准分片(InputSplit)，每个输入片的大小事固定的；
-第二阶段是对输入片中的记录按照一定的规则解析成键值对；
-第三阶段是调用Mapper类中的map方法；
-第四阶段是按照一定的规则对第三阶段输出的键值对进行分区；
-第五阶段是对每个分区中的键值对进行排序；
-第六阶段是对数据进行归纳处理，也就是Reduce处理。键相等的键值对会调用一次reduce方法。
2、Reduce任务的执行过程
- 每个Reduce任务是一个java进程，Reduce任务接收Mapper任务的输出，规约处理后写入到HDFS中。
- Reduce执行过程分为三个阶段
-第一阶段是Reduce任务会主动从Mapper任务复制其输出的键值对。Mapper任务可能会有很多，因此Reduce会复制多个Mapper的输出；
-第二阶段是把复制到Reduce本地数据，全部进行合并，即吧分散的数据合并成一个大的数据。再对合并后的数据排序；
-第三阶段是对排序后的键值对调用reduce方法，键相等的键值对调用一次reduce方法，每次调用会产生零个或者多个键值对，最后把这些输出的键值对写入到HDFS文件中。
