Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架
MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce。
1）Map阶段并行处理输入数据
2）Reduce阶段对Map结果进行汇总
上图简单的阐明了map和reduce的两个过程或者作用，虽然不够严谨，但是足以提供一个大概的认知，map过程是一个蔬菜到制成食物前的准备工作，reduce将准备好的材料合并进而制作出食物的过程
一、为什么要MAPREDUCE
（1）海量数据在单机上处理因为硬件资源限制，无法胜任
（2）而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行，将极大增加程序的复杂度和开发难度
（3）引入mapreduce框架后，开发人员可以将绝大部分工作集中在业务逻辑的开发上，而将分布式计算中的复杂性交由框架来处理
设想一个海量数据场景下的wordcount需求：
单机版：内存受限，磁盘受限，运算能力受限分布式：文件分布式存储（HDFS）运算逻辑需要至少分成2个阶段（一个阶段独立并发，一个阶段汇聚）运算程序如何分发程序如何分配运算任务（切片）两阶段的程序如何启动？如何协调？整个程序运行过程中的监控？容错？重试？ |
可见在程序由单机版扩成分布式时，会引入大量的复杂工作。为了提高开发效率，可以将分布式程序中的公共功能封装成框架，让开发人员可以将精力集中于业务逻辑。
而mapreduce就是这样一个分布式程序的通用框架，其应对以上问题的整体结构如下：
MRAppMaster(mapreduce application master)MapTaskReduceTask |
二、 MAPREDUCE框架结构及核心运行机制
2.1、 结构
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
2.2、流程
- 一个mr程序启动的时候，最先启动的是MRAppMaster，MRAppMaster启动后根据本次job的描述信息，计算出需要的maptask实例数量，然后向集群申请机器启动相应数量的maptask进程
- maptask进程启动之后，根据给定的数据切片范围进行数据处理，主体流程为：
- 利用客户指定的inputformat来获取RecordReader读取数据，形成输入KV对
- 将输入KV对传递给客户定义的map()方法，做逻辑运算，并将map()方法输出的KV对收集到缓存
- 将缓存中的KV对按照K分区排序后不断溢写到磁盘文件
- MRAppMaster监控到所有maptask进程任务完成之后，会根据客户指定的参数启动相应数量的reducetask进程，并告知reducetask进程要处理的数据范围（数据分区）
- Reducetask进程启动之后，根据MRAppMaster告知的待处理数据所在位置，从若干台maptask运行所在机器上获取到若干个maptask输出结果文件，并在本地进行重新归并排序，然后按照相同key的KV为一个组，调用客户定义的reduce()方法进行逻辑运算，并收集运算输出的结果KV，然后调用客户指定的outputformat将结果数据输出到外部存储
2.3、MapTask并行度决定机制
maptask的并行度决定map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个job的处理速度
那么，mapTask并行实例是否越多越好呢？其并行度又是如何决定呢？
一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定
而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为：
将待处理数据执行逻辑切片（即按照一个特定切片大小，将待处理数据划分成逻辑上的多个split），然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理
2.4、map并行度的经验之谈
如果硬件配置为2*12core + 64G，恰当的map并行度是大约每个节点20-100个map，最好每个map的执行时间至少一分钟。
- 如果job的每个map或者 reduce task的运行时间都只有30-40秒钟，那么就减少该job的map或者reduce数，每一个task(map|reduce)的setup和加入到调度器中进行调度，这个中间的过程可能都要花费几秒钟，所以如果每个task都非常快就跑完了，就会在task的开始和结束的时候浪费太多的时间。
配置task的JVM重用可以改善该问题：
（mapred.job.reuse.jvm.num.tasks，默认是1，表示一个JVM上最多可以顺序执行的task数目（属于同一个Job）是1。也就是说一个task启一个JVM）
- 如果input的文件非常的大，比如1TB，可以考虑将hdfs上的每个block size设大，比如设成256MB或者512MB
2.5、ReduceTask并行度的决定
reducetask的并行度同样影响整个job的执行并发度和执行效率，但与maptask的并发数由切片数决定不同，Reducetask数量的决定是可以直接手动设置：
//默认值是1，手动设置为4
job.setNumReduceTasks(4);
如果数据分布不均匀，就有可能在reduce阶段产生数据倾斜
注意： reducetask数量并不是任意设置，还要考虑业务逻辑需求，有些情况下，需要计算全局汇总结果，就只能有1个reducetask
尽量不要运行太多的reduce task。对大多数job来说，最好rduce的个数最多和集群中的reduce持平，或者比集群的 reduce slots小。这个对于小集群而言，尤其重要。
三、MAPREDUCE程序运行演示
Hadoop的发布包中内置了一个hadoop-mapreduce-example-2.4.1.jar，这个jar包中有各种MR示例程序，可以通过以下步骤运行：
启动hadoop------> start-all.sh
然后在集群中的任意一台服务器上启动执行程序（比如运行wordcount）：
hadoop jar hadoop-mapreduce-example-2.4.1.jar wordcount /wordcount/data /wordcount/out以上是对MapReduce的基本介绍和运行机制，其实这也是我在网上找的比较好的总结，最后的example是hadoop中自带的一个demo案例，可以运行一下程序看看效果，在master:8088中可以看到提交的year作业和完成情况，接下来会在windows下通过两种方法在windows中运行MapReduce中的最基本案例-------------WordCount。
