<内容摘自互联网 主要为自用学习>
概述：MapReduce是hadoop的三大核心组件之一，主要提供的是计算模型，比较典型的应用案例就词频统计
MapReduce含义
计算模型：对数据的分布式处理计算抽象为Map和Reduce两个过程，为所有的数据处理提供统一且简单的处理方式，更加非技术人员的理解
运行框架：提供了一个计算精良的并行计算软件框架，能自动完成计算任务并行化处理，自动划分计算数据和计算任务，在集群节点上自动分配和执行子任务以及收集计算结果，将数据分布存储、数据通信、容错处理等并行计算中的很多复杂细节交由系统负责处理，大大减轻了软件开发人员的
负担
MapReduce的工作流程
（详细版）
Maptask
第一阶段：把输入目录下文件按照一定的标准逐个进行 逻辑切片 ，形成切片规划。
默认 Split size = Block size （ 128M ），每一个切片由一个 MapTask 处理。（ getSplits ）
第二阶段：对切片中的数据按照一定的规则读取解析返回 <key,value> 对。 默认是 按行读取数据 。 key 是每一行的起始位置偏移量， value 是本行的文本内容。（ TextInputFormat ）
第三阶段：调用 Mapper 类中的 map 方法处理数据 。 每读取解析出来的一个 <key,value> ，调用一次 map 方法。
第四阶段：按照一定的规则对 Map 输出的键值对进行 分区 partition 。（默认不分区，因为只有一个 reducetask） 分区的数量就是reducetask 运行的数量。
第五阶段： Map 输出数据写入 内存缓冲区 ，达到比例溢出到磁盘上。 溢出 spill 的时候根据 key 进行 排序 sort 。 默认根据key 字典序排序。
第六阶段：对所有溢出文件进行最终的 merge 合并 ，成为一个文件。
Reducet阶段
第一阶段： ReduceTask 会主动从 MapTask 复制拉取 属于需要自己处理的数据。
第二阶段：把拉取来数据，全部进行 合并 merge ，即把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。最后把这些输出的键值对 写入到HDFS 文件中。
整个处理流程都不需要代码编写，直接使用即可
#1 将文件里的数据切割为一个一个的数据块，切割原则是根据系统的存储大小，默认是按128M进行切割同时考虑行
#2将切割后的数据块（split）分发到节点上，每个节点上会运行一个map对数据进行处理，因此每一个map会接受文件内的一部分数据（在map里运行一定的程序代码对数据进行处理）进行词频统计
#3所有map同时处理数据，并输出运算结果，KV键值对，（不论计算方式所有的map输出都是这种形式 ）
#4map输出的结果再传输给reduce节点进行汇总，这个传输过程叫做shuffle，Shuffle是MapReduce程序的核心与精髓，Shuffle也是MapReduce被诟病最多的地方所在。MapReduce相比较于Spark、Flink计算引擎慢的原因，跟 Shuffle机制有很大的关系
#5 reduce将map输出的kv键值对按照一定规则再进行汇总，依旧处理的是部分数据，所有的reduce也是同步进行的
#6最后将reduce的结果汇总输出
