MapReduce
1.MapReduce 编程模型
1.1 基础
1.1.1 是什么？
是谷歌开源的一种大数据并行计算编程模型，它降低了并行计算应用开发的门槛。
1.1.2 设计目标
1) 分而治之。采用分布式并行计算，将计算任务进行拆分，由主节点下的各个子节点共同完成，最后汇总各子节点的计算结果，得出最终计算结果。
2) 降低分布式并行编程的使用门槛。
1.1.3 特点
1) 简单，容易使用。
只需要简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序。
2) 扩展性强。
算力不足，加机器，就是这么简单粗暴。
3) 高容错性。
某个节点挂掉，
Hadoop可以自动将计算任务转移到另外一个节点上进行，不会使作业因为某个节点挂掉而整体失败。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
4) 可离线计算 PB 量级的数据。
不适合实时处理，延迟较高。
1.1.4 避免以下场景使用
1) 实时计算。
因为延迟高，不适用实时计算。
2) 流式计算。
MapReduce输入数据集要求是静态的，而流式计算则要求动态数据。
3) 有向图计算。
有向图计算就是多个应用程序存在依赖关系，后一个应用程序的输入为前一个应用程序的输出。如果这种情况下使用
MapReduce，会造成大量中间结果的磁盘IO，影响性能。
1.2 编程模型
1.2.1 概述
MapReduce 可分为 Map 和 Reduce 两阶段，我们需要实现这两个函数来完成分布式程序设计。
1) map() 函数输入值为键值对，输出值为新的一组键值对。而 MapReduce 框架会自动将这些输出结果按照键 key 进行聚集（默认策略，也可以自定义聚集策略），键相同的数据被统一交给 reduce 函数。
2) reduce() 函数输入值为聚集后的键值对（键值对类似于 key: [value1, value2, value3 ...]），输出值为一组新的键值对。最后将最终结果写入 HDFS 。
1.2.2 示例 - 统计词频
需求：统计文件中每个单词出现的次数。
map() 函数接收键值对（文件名: 文本内容），然后将文本内容中的单词都以新键值对输出（类似于 hadoop: 1 这种形式，遇到一个单词就将其转换成这样的键值对）。最终结果可能是这样的：
<hadoop: 1><mapreduce: 1><hdfs: 1>...然后 MapReduce 框架合并相同键的键值对，就变成了如下的样子：
<hadoop: [1, 1, 1, 1]><mapreduce: [1, 1]>...reduce() 函数接收一个键值对（<hadoop: [1, 1, 1, 1]>），并将其值（数组）进行累加，然后将结果 <hadoop: 4> 新的键值对输出，从而得出词频。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
部署步骤：
1) 上传程序与测试文件数据
2) 提交 MapReduce 作业到集群中运行
3) 查看作业输出结果
2.MapReduce 组件
2.1 Combiner
Hadoop 框架一般使用 Mapper 将数据处理成键值对，然后在网络节点间对其进行整理，最后使用 Reducer 处理数据并进行最终输出。Combiner 可以有效的减少 maptask 和 reducetask 之间传输的数据量（减少网络带宽），减轻 Reducer 上的计算负载。
简单的来说，就是在 Reducer 之前进行预处理，减轻它的压力。
注意：Combiner 是在每个 maptask 所在的节点运行，而 Reducer 是接收全部的 Mapper 输出结果。Combiner 的输出结果需要与 Reducer 的输入结果类型等对应。Combiner 的使用原则是有或者没有都不影响业务逻辑。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
2.2 Partitioner
它是负责划分数据的类，可以将不同的数据分配给不同 reducetask 执行。MapReduce 默认的 Partitioner 是 Hash Partitioner，也就是先计算 key 的散列值（一般为 md5 值），然后通过 Reducer 个数进行取模运算。这样既可以随机的将整个 key 空间平均分配给每个 Reducer ，还可以确保不同的 Mapper 产生的相同的 key 能被分配到同一个 Reducer。公式为：
hashcode%reducetask
# hashcode 是散列值
# reducetask 是 reducer 个数2.3 自定义 Record Reader
Record Reader 表示从分片中读取一条记录的方式。每读取一条记录都会调用一次 Record Reader 类。系统默认的类是 Line Record Reader ，它以每行的偏移量作为 map 输入的键，以每行的内容作为 map 输入的值。这种情况就满足不了大多数情况，比如我们前面统计词频的例子需要以文件名为键，这时就需要自定义类。
3.MapReduce 高级应用
3.1 join
我们可以借助 Hive 、Spark SQL 等框架来实现 join 操作。（不用怀疑，它就是 SQL 里面实现的那个 join）那么如何自己实现呢？
MapReduce Map端 join 实现原理：
1) Map 端读取所有的文件，并在输出的内容里加上标识（代表数据是从哪个文件里来的）。
2) 在 reduce 处理函数中，按照标识对数据进行处理。
3) 根据 key 用 join 来求出结果直接输出。
3.2 排序
在 MapReduce 中默认可以进行排序。
原理：key 为数字类型时，按照数字大小对 key 进行排序；key 为字符串类型时，按照字典顺序对字符串排序。
3.3 二次排序
默认情况是对 key 进行排序，但有时还需要对 value 进行排序，这就是二次排序。比如在键相同的情况下，按值进行排序。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
3.4 小文件合并
前面我们说过小文件十分占用 HDFS 的存储空间，所以我们需要将小文件进行合并，输出为 Sequence File 。
学习自《基于Hadoop与Spark的大数据开发实战》
