MapReduce 基础学习
一、什么是MapReduce？
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mapreduce 是一种软件框架
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mapreduce job将任务分解为独立的块儿到不同的 map task，进行并行处理；
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map 任务输出会做相应的排序处理，并作为 reduce 任务输入；
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框架能很好的处理定时任务，进行监控并能够重新执行失败的任务。
二、计算和存储：mapreduce 和 haddoop：
通常来讲，计算节点和存储节点是同一个，即 mapreduce 框架和 hadoop 分布式文件系统运行在相同的节点集群，使得任务调度更加高效，网络带宽更聚合。
mapreduce 框架包括一个单一的 ResourceManager，每个集群节点一个 NodeManager，每个应用一个 MRAppMaster 节点。
三、基本使用：
=》客户应用设置输入和输出位置
=》提供实现 map 和 reduce 方法
=》haddoop 任务客户端提交任务，同时向 ResourceManager 提交配置。
ResourceManager 负责将提交的任务配置项从节点分发，调度任务，监控任务，向客户端提供任务状态及诊断信息。
四、数据形式：
mapreduce 框架以 k-v 形式操作数据，输入输出处理；
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key 和 value 需要被序列化，通过实现 Writable 接口，以支持序列化；
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key 对象还需要实现 WritableComparable 接口，以支持排序需求。
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基本处理流程：(input) <k1, v1> -> map -> <k2, v2> -> combine -> <k2, v2> -> reduce -> <k3, v3> (output)
五、Mapper：
将输入的 k-v 键值对映射转换到中间 k-v 键值对，转换为单独的任务，中间类型和输入类型可以不同，一个输入键值对可能映射转换为0个或多个输出键值对。
map结果并不直接存储磁盘，会利用缓存做一些与排序处理，调用 combiner，压缩，按 key 分区，排序等，尽量减少结果的大小。map 完成后通知 task，reduce 进行处理。
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每个map拥有一个循环内缓冲区（默认100m），容量达到80%，则后台线程开始将内容写入磁盘文件，不妨碍 map 继续写入缓冲，缓冲区满，则等待。
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写文件使用round-robin方式，写入文件前，将数据按照reduce分区，对于每个分区，根据 key 排序，可能的话，执行 combiner 操作。
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每次到达缓冲区阈值，都会创建一个文件，map 结束前，会执行文件合并（数量不超过3个）和排序。或者压缩（减少数据大小）。
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如果从未达到阈值，则不创建文件，直接使用内存。这样最高效。配置可能合适大小的缓冲区（io.file.buffer.size，默认4kb）。
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map完成，通知任务管理器，reduce可以开始复制结果数据进行使用。
六、Reducer：
结果写入到 hdfs 中，归并处理为小批量结果
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shuffle：从 mapper 获取相关的结果，排序输出到 reduce，http。分配尽可能多的内存
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sort：将 reduce 的输入分组
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reduce：执行 reduce 方法，处理输入；reduce 的数量应为0.95~1.75*节点数。0.95使得所有的 reduce 可以被全部启动执行；1.75使得执行最快的节点开始执行第二轮，第三轮...；数值越大，负载越大，增加了负载均衡需求，降低了失败成本；reducetask 设置为0，则直接跳过 reduce 阶段，map结果直接输出到 FileSystem 中
哈希分区是默认的分区类型：HashPartitioner is the default Partitioner.
七、job：
提交任务，跟踪处理，访问任务报告，日志获取 mapreduce 集群状态。
job 提交过程：
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检查输入输出
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计算 InputSplit values
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为 DistributedCache 设置必要的计算信息
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复制jar及配置到 mapreduce 系统文件夹
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提交任务到 ResourceManager，监控状态
八、InputSplit：
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代表一个逻辑分片，并没有真正的存储数据，提供了如何将数据分片的方法。
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内部有 Location 信息，利于数据局部化。
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一个 InputSplit 给一个单独的 map 处理
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mapper 处理的键值对象，默认为 FileSplit。
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byte-oriented view；由 RecordReader 处理成 record-oriented view。
通常一个 split 对应一个 block，使得 map 可以在存储由当前数据的节点上运行当本地任务，不需要通过网络跨节点调度任务。
大小配置： mapred.min.split.size， mapred.max.split.size, block.size
获取文件在 hdfs 上的路径及 block 信息，根据 splitsize 对文件进行切分，默认splitsize = blocksize = 64m
九、RecordReader：
将InputSplit 拆分为k-v 键值对。
CombineFileInputFormat：将若干个 InputSplit 打包，避免过多的 map 任务（split 数目决定了 map 任务数），
OutputFormat：验证输出配置；写输出文件。
DistributedCache 是 mapreduce 提供的一项机制，用于缓存应用需要的文件（文本，压缩包，jar等）
应用通过url（hdfs://url）配置需要缓存的文件；DistributedCache 嘉定需要缓存的文件都已经在FileSystem中。
在从节点执行任务之前，mapreduce会将需要的文件拷贝到相应节点，
DistributedCache会跟踪相应文件的更改时间戳，缓存的文件在任务运行期间不可以被应用或者外部更改。
DistributedCache可以被用作文件分发。运行jar，配置等
mapreduce.job.cache.file=file1,file2
mapreduce.job.cache.archive=
private：本地私有文件；针对相应的job使用；public：公共全局文件夹，被所有任务共享使用。
