1.MapReduce流程图
2.MapReduce的详解
1 .
执行Driver的main方法，里面有个job.waitForCompletion()，在方法里面完成
任务的准备，主要包括数据的切片，并将切片规划写到job.split文件里面，生成运行任务
时的配置文件job.xml，将我们写的mapreducexhen程序打成jar包，准备好之后，
将任务提交给yarn的resourceManager。
Resourcemanager收到客户端提交的任务后，会选择一个nodemanager，
在其上边生成一个mapreduce application master进程，
由该进程负责指挥调度刚刚提交的任务
mapreduce application master 会分析我们的任务，查看切片数量，然后
启动相应数量的Maptask ,如果有两个切片就会启动两个Maptask
mapreduce application master 会分析我们的任务，查看切片数量，然后
启动相应数量的Maptask ,如果有两个切片就会启动两个Maptask
在map方法中对输入的两个参数k,v进行完自己的逻辑处理后，要把我们的结果也要
封装好k,v的形式，写出到outputCollector即缓冲区。
key-value键值对从map中写出后，在进入到环形缓冲区之前，会经过分区器，
得到一个所属分区的区号标记。意味着在进入到环形缓冲区之前，他们就
注定分到哪个区了。
7.1环形缓冲区是个位于内存的数据结构，默认大小是100M，(在hadoop的配置文件中通过io.sort.mb参数修改)
7.2当来到环形缓冲区的数据越来越多，达到容量80%的时候, 这些环形缓冲区的kv对
会被溢写到磁盘上,但是并不是把所有的kv溢写到一个文件,而是根据每个kv的所属分区, 溢写到多个分区文件.
7.3如果在溢写后，环形缓冲区的数据又要满了，还会溢写多次.
7.4另外每一次溢写的时候,会读所有的kv根据mapper的keyout排序后溢出,
这种溢写我们称之为区内有序，也就是溢写后的kv数据既要分区也要排序。
等所有的kv都溢写完毕后，会形成多个分区小文件，还要对这些分区小文件进行
归并排序，所谓归并排序就是把多个有序的小文件变为一个有序的大文件.
这个MapTask执行完成后，会形成多个分区文件，每个文件都是排好序的
MapTask执行完毕后，接下来开始执行ReduceTask,因为MapTask形成了两个分区文件，
所以需要两个ReduceTask,ReduceTask 1先把两个MapTask机器上的分区1数据
下载下来,如果内存放不下的话，把数据放到磁盘上.
然后对下载下来的多个分区1的数据进行归并排序,排好序之后,调用分组比较器
将所有kv按照k进行分组,将分好组的kv去调用一次reduce方法。
3.MapTask工作机制
1.maptask并行度决定机制
maptask的并行度，决定map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个job的处理速度
那么，mapTask并行任务是否越多越好呢？
一个job的map阶段MapTask并行度（个数），由客户端提交job时的切片个数决定
也不是切的片的越多，形成的maptask越多，并行度越高就越好。首先hdfs上数据
存储切块是按照128M每块的，如果这里的数据切片不按照切块标准,会造成数据跨网
络传输，进而可能会导致资源更大的耗费
下图很好的进行了展示跨网络传输的弊端：
2.MapTask工作机制
1.
Read阶段：
MapTask通过编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value
Map阶段：
该节点主要是将解析出的key/value交给编写map()方法处理
并产生一系列新的key/value
Collect收集阶段：
在编写map()方法中 ，一般会调用context.write(底层OutputCollector.collect()输出结果)
在该方法内部，它会将生成的key/value分区(调用Partitioner)并写入一个环形内存缓冲区中。
Spill阶段:
4.1 即“溢写”，当环形缓冲区满后,MapReduce会将数据写到本地磁盘上，
生成一个临时文件.
4.2 需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序
并在必要时对数据进行合并等操作
Combine阶段：
当所有数据处理完成后，MapTask对所有临时文件进行一次合并，以确保最终只会生成一个数据文件。
5.1 在进行文件合并过程中，MapTask以分区为单位进行合并，对于某个分区，
它将采用多轮递归合并的方式，每轮合并io.sort.factor（默认100）个文件
5.2 并将产生的文件重新加入待合并列表中，对文件排序后，重复以上过程，
直到最终得到一个大文件
4、ReduceTask工作机制
1.ReduceTask并行度决定机制
ReduceTask的并行度，也就是同时开启几个ReduceTask.
我们知道切片的数量决定了MapTask的数量，那么什么决定了ReduceTask的数量呢？
第一种情况:
如果我们自己定义了分区器，我们能够确定自己的分区器能够形成几个物理分区
假如要生成5个分区
那么要在driver中显式的设置启动与分区数量相等的reduce 的数量
//默认值是1，手动设置为5
job.setNumReduceTasks(5);
第二种情况:
如果我们采用默认的分区器，也就是HashPartitioner,只需要在Driver中
根据实际情况设置若干个ReduceTask的数量即可.
默认的分区器非常的智能，它能够根据我们设置的ReduceTask的数量产生相应数量的分区数量
注意!!!
! ReduceTask=0 ，表示没有reduce阶段，输出文件个数和map个数一致
! ReduceTask默认值就是1，所以输出文件个数为一个
! 如果数据分布不均匀，就有可能在reduce阶段产生数据倾斜
! ReduceTask数量并不是任意设置，还要考虑业务逻辑需求
! 具体多少个ReduceTask，需要根据集群性能而定
如果分区数不是1，但是ReduceTask为1，是否执行分区过程？
答案：不执行分区过程。因为在MapTask的源码中，执行分区的前提是先判断
reduceNum个数是否大于1。不大于1肯定不执行。
那么ReduceTask的数量越多越好吗？
ReduceTask的数量并非越多越好，如果设置大量的ReduceTask，
有可能会导致启动这些ReduceTask的时间过长
2.ReduceTask工作机制
1.
Copy阶段:
ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据,并针对某一片数据，
如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中
Merge阶段:
在远程拷贝数据的同时,ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件
进行合并.以防止内存使用过多或磁盘上文件过多.
Sort阶段:
编写reduce()方法输入数据是按key进行聚集的一组数据，为了将key相同的数据
聚在一起 ，由于各个MapTask已经实现对自己的处理结果进行了局部排序。
因此，ReduceTask只需对所有数据进行一次归并排序即可。
Reduce阶段：
reduce()方法将计算结果写到HDFS上。