MapReduce介绍

MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。

* Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。
* Reduce负责“合”，即对map阶段的结果进行全局汇总。
* MapReduce运行在yarn集群
1. ResourceManager
2. NodeManager

这两个阶段合起来正是MapReduce思想的体现。

一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程：

1. `MRAppMaster` 负责整个程序的过程调度及状态协调
2. `MapTask` 负责map阶段的整个数据处理流程
3. `ReduceTask` 负责reduce阶段的整个数据处理流程

> MapReduce 的开发一共有八个步骤, 其中 Map 阶段分为 2 个步骤，Shuffle 阶段 4 个步骤，Reduce 阶段分为 2 个步骤

 Map 阶段 2 个步骤

1. 设置 InputFormat 类, 将数据切分为 Key-Value**(K1和V1)** 对, 输入到第二步
2. 自定义 Map 逻辑, 将第一步的结果转换成另外的 Key-Value（**K2和V2**） 对, 输出结果

Shuffle 阶段 4 个步骤

3. 对输出的 Key-Value 对进行**分区**
4. 对不同分区的数据按照相同的 Key **排序**
5. (可选) 对分组过的数据初步**规约**, 降低数据的网络拷贝
6. 对数据进行**分组**, 相同 Key 的 Value 放入一个集合中

 Reduce 阶段 2 个步骤

7. 对多个 Map 任务的结果进行排序以及合并, 编写 Reduce 函数实现自己的逻辑, 对输入的 Key-Value 进行处理, 转为新的 Key-Value（**K3和V3**）输出
8. 设置 OutputFormat 处理并保存 Reduce 输出的 Key-Value 数据