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介绍

MapReduce的核心思想是“分而治之”，，适用于大量复杂的任务处理场景。

• Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个小任务来并行处理，可以进行拆分的前提是这些小任务可以可以并行计算，彼此之间没有依赖关系。
• Reduce负责“合”，即对Map阶段的结果进行汇总。
• MapReduce运行在yarn集群。
  1.ResourceManager。
  2.NodeManager。

MapReduce编程规范

Map阶段2个步骤

• 设置InputFormat类，将数据切分成键值对，输入到第二步。
• 自定义Map逻辑，将第一步的结果转换为另外的键值对，输出结果。

shuffle阶段4个步骤

• 对输出的键值对进行分区。
• 对不同分区的数据按照相同key排序。
• （可选）对分组过的数据初步规约，降低数据的网络拷贝。
• 对数据进行分组，相同key的value放在一组。

Reduce阶段2个步骤

• 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，对输入的键值对进行处理，转为新的键值对输出。
• 设置OutputFormat处理并保存Reduce输出的键值对数据。