本文将介绍Hadoop中的重点MapReduce的入门知识。
(1)MapReduce概述
MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。
MR由两个阶段组成：Map和Reduce，在Hadoop中用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。这两个函数的形参是key、value对，表示函数的输入信息。
(2)MR执行流程
客户端的代码会提交给JobTracker,也就是JobTracker接受由用户提交的计算任务，然后由JobTracker分配给TaskTracker来执行。在TaskTracker中，有的是执行Mapper任务，有的是执行Reducer任务。Map接受的是输入数据，Reduce接受的输入数据是Map的输出数据，而Reduce的输出数据就是整个任务的输出数据。Map和Reduce可能有多个，每一个Map或者Reduce对应一个java进程。如下图所示：
如下图所示，输入文件会送给5个mapper任务来执行，每个mapper任务拿到的是不同的数据，每个mapper都会分散到不同的shuffle，shuffle又会送给reducer。由此可见map任务输出的任务数量与reduce任务的数量是相同的。
(3)MR的详细执行步骤
①map任务处理
1.1 读取输入文件内容，解析成key、value对。对输入文件的每一行，解析成key、value对。每一个键值对调用一次map函数。
1.2 写自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。
1.3 对输出的key、value进行分区。
1.4 对不同分区的数据，按照key进行排序、分组。相同key的value放到一个集合中。
1.5 (可选)分组后的数据进行归约。
②reduce任务处理
2.1 对多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点。
2.2 对多个map任务的输出进行合并、排序。写reduce函数自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。
2.3 把reduce的输出保存到文件中。
用相对直白的形式来说：
1.1读取hdfs中的文件。每一行解析成一个<k,v>。每一个键值对调用一次map函数
1.2 覆盖map()，接收1.1产生的<k,v>，进行处理，转换为新的<k,v>输出
1.3 对1.2输出的<k,v>进行分区。默认分为1个区。
1.4 对不同分区中的数据进行排序(按照k)、分组。分组指的是相同key的value放到一个集合中。
1.5 (可选)对分组后的数据进行规约。
2.1 多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点上。
2.2 对多个map的输出进行合并、排序。覆盖reduce函数，接收的是分组后的数据，实现自己的业务逻辑，处理后，产生新的<k,v>输出。
2.3 对reduce输出的<k,v>写到hdfs中。
