hadoop入门（面试需要）
MapReduce简介：(参考)
- MapReduce是一种分布式计算模型，主要应用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。
- 有两个阶段map（），reduce（），实现这两个阶段即可实现分布式计算。
MapReduce执行过程：
MapReduce原理：
MapReduce执行步骤：
map过程
- 读取hdfs中的文件，逐行解析成key-value键值对，并对每个key-value键值对调用一次map函数。
eg.<hadoop hello hadoop bigdata>====》<1,hadoop hello><2,hadoop bigdata> - 覆盖上一次的map()，对执行的结果（<k,v>）继续进行处理，转换成新的<k,v>
eg.<hadoop,1><hello,1><hadoop,1><bigdata,1> - 对输出的<k,v>进行分区，默认分为一个区（partitioner）
- 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。
排序后：<bigdata,1> <hadoop,1> <hadoop,1> <hello,1> 分组后：<bigdata,{1}><hadoop,{1,1}><hello,{1}> - 对分组后的数据进行规约（可有）
combiner
- 每一个map可能会产生大量的输出，combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并，以减少传输到reducer的数据量。
- combiner最基本是实现本地key的归并，combiner具有类似本地的reduce功能。 如果不用combiner，那么，所有的结果都是reduce完成，效率会相对低下。使用combiner，先完成的map会在本地聚合，提升速度。
- 注意：Combiner的输出是Reducer的输入，Combiner绝不能改变最终的计算结果。所以从我的想法来看，Combiner只应该用于那种Reduce的输入key/value与输出key/value类型完全一致，且不影响最终结果的场景。比如累加，最大值等。
为什么使用Combiner？Combiner发生在Map端，对数据进行规约处理，数据量变小了，传送到reduce端的数据量变小了，传输时间变短，作业的整体时间变短。为什么Combiner不作为MR运行的标配，而是可选步骤呢？因为不是所有的算法都适合使用Combiner处理，例如求平均数。Combiner本身已经执行了reduce操作，为什么在Reducer阶段还要执行reduce操作呢？combiner操作发生在map端的，处理一个任务所接收的文件中的数据，不能跨map任务执行；只有reduce可以接收多个map任务处理的数据。
Reduce过程
- 多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络将输出复制到不同的节点上，shuffle过程
- 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组，实现自己的业务逻辑。
<bigdata,1><hadoop,2><hello,1> - 将Reduce产生的结果输出到hdfs中。