MapReduce
MapReduce 是一个框架，我们可以使用它来编写应用程序，以可靠的方式并行地处理大量商品硬件群集上的大量数据。
什么是MapReduce？
MapReduce是一种基于 java 的分布式计算的处理技术和程序模型。 MapReduce算法包含两个重要任务，即Map和Reduce。
Map采用一组数据并将其转换为另一组数据，其中各个元素被分解为元组（键/值对）。
其次，reduce任务，它将map的输出作为输入，并将这些数据元组合并成一组较小的元组。 作为MapReduce名称的顺序，reduce任务总是在map作业之后执行。
MapReduce的主要优点是易于在多个计算节点上扩展数据处理。 在MapReduce模型下，数据处理原语称为映射器和缩减器。将数据处理应用程序分解为映射器和简化器有时并不重要。 但是，一旦我们以MapReduce形式编写应用程序，扩展应用程序以在集群中运行数百， 数千甚至数万台机器只是一种配置更改。这种简单的可扩展性是吸引许多程序员使用MapReduce模型的原因。
算法
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通常MapReduce范例是基于将计算机发送到数据所在的位置！
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MapReduce程序在三个阶段执行，即map阶段，shuffle阶段和reduce阶段。
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Map 阶段 ：映射或映射器的作业是处理输入数据。一般来说，输入数据是以文件或目录的形式存储在Hadoop文件系统（HDFS）中。输入文件逐行传递到映射器函数。映射器处理数据并创建几个小块的数据。
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Reduce 阶段 ：这个阶段是Shuffle阶段和Reduce阶段的组合。 Reducer的工作是处理来自映射器的数据。处理后，它产生一组新的输出，将存储在HDFS中。
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在MapReduce作业期间，Hadoop将Map和Reduce任务发送到集群中的相应服务器。
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该框架管理数据传递的所有细节，例如发出任务，验证任务完成，以及在节点之间复制集群周围的数据。
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大多数计算发生在节点上，本地磁盘上的数据减少了网络流量。
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完成给定任务后，集群收集并减少数据以形成适当的结果，并将其发送回Hadoop服务器。
输入和输出（Java透视图）
MapReduce框架对<key，value>对进行操作，也就是说，框架将作业的输入视为一组<key，value>对，并生成一组<key，value>对作为作业输出，可能是不同类型。 键和值类应该由框架以序列化的方式，因此，需要实现Writable接口。此外，键类必须实现Writable-Comparable接口，以方便框架进行排序。
MapReduce作业的输入和输出类型：（输入）<k1，v1> - > map - > <k2，v2> - > reduce - > <k3，v3>（输出）。
| 输入 | 输出 |
|---|---|
| Map | <k1, v1> list (<k2, v2>) |
| Reduce | <k2, list(v2)> list (<k3, v3>) |
术语
- PayLoad
应用程序实现Map和Reduce功能，并形成作业的核心。
- Mapper
映射器将输入键/值对映射到一组中间键/值对。
- NamedNode
管理Hadoop分布式文件系统（HDFS）的节点。
- DataNode
在任何处理发生之前提前呈现数据的节点。
- MasterNode
JobTracker运行并接受来自客户端的作业请求的节点。
- SlaveNode
Map和Reduce程序运行的节点。
- JobTracker
计划作业并跟踪将作业分配给任务跟踪器。
- Task Tracker
跟踪任务并向JobTracker报告状态。
- Job
程序是跨数据集的Mapper和Reducer的执行。
- Task
在一个数据片段上执行Mapper或Reducer。
- Task
尝试在SlaveNode上执行任务的特定实例。
