六、MapReduce简介_mapreduce 一次map,多个key输出

一、MapReduce简述
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算，MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，作用为拆分数据，合并数据。

MapReduce的组成
1、JobTracker/ResourceManager：管理任务
2、TaskTracker/NodeManager：执行任务

二、序列化/反序列化机制.
当自定义一个类之后，如果想要产生的对象在hadoop中进行传输，那么需要这个类实现Writable的接口进行序列化/反序列化

三、分区 - Partitioner
1、分区操作是shuffle操作中的一个重要过程，作用就是将map的结果按照规则分发到不同reduce中进行处理，从而按照分区得到多个输出结果。
2、Partitioner是partitioner的基类，如果需要定制partitioner也需要继承该类。
3、HashPartitioner是mapreduce的默认partitioner。计算方法是：which reducer=(key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks。

注：默认情况下，reduceTask数量为1
很多时候MR自带的分区规则并不能满足我们需求，为了实现特定的效果，可以需要自己来定义分区规则。
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四、Combiner - 合并
在Map任务结束后，会产生大量的数据，如果将这些数据直接交给reduce会增加reduce的任务量，所以可以先将map之后的数据进行一次合并，再交给reduce进行最后的规约
五、排序
在Hadoop中， 在Map任务结束后，会按照键进行排序，如果需要手动指定排序规则，那么就需要对象对应的类实现Comparable接口

六、Map任务
1、读取输入文件内容，解析成key、value对。对输入文件的每一行，解析成key、value对。每一个键值对调用一次map函数。
2、写自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。
3、对输出的key、value进行分区。
4、对相同分区的数据，按照key进行排序(默认按照字典顺序进行排序)、分组。相同key的value放到一个集合中。
5、(可选)分组后的数据进行归约。

注意：在MapReduce中，Mapper可以单独存在，但是Reducer不能存在
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七、Reducer任务
1、对多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点。这个过程并不是map将数据发送给reduce，而是reduce主动去获取数据。— Reducer的个数 >= 分区的数量
2、对多个map任务的输出进行合并、排序。写reduce函数自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。
把reduce的输出保存到文件中。

八、MapReduce的执行流程

1、run job：客户端提交一个mr的jar包给JobClient(提交方式：hadoop jar …。

	a、做job环境信息的收集，比如各个组件类，输入输出的kv类型等，检测是否合法
	b、检测输入输出的路径是否合法
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2、JobClient通过RPC和ResourceManager进行通信，返回一个存放jar包的地址（HDFS）和jobId。jobID是全局唯一的，用于标识该job
3、client将jar包写入到HDFS当中(path = hdfs上的地址 + jobId)
4、开始提交任务(任务的描述信息，不是jar, 包括jobid，jar存放的位置，配置信息等等)
5、JobTracker进行初始化任务
6、读取HDFS上的要处理的文件，开始计算输入切片，每一个切片对应一个MapperTask。注意，切片是一个对象，存储的是这个切片的数据描述信息；切块是文件块（数据块），里面存储的是真正的文件数据。
7、TaskTracker通过心跳机制领取任务（任务的描述信息）。切片一般和切块是一样的，即在实际开发中，切块和切片认为是相同的。在领取到任务之后，要满足数据本地化策略。
8、下载所需的jar，配置文件等。体现的思想：移动的是运算/逻辑，而不是数据。
9、TaskTracker启动一个java child子进程，用来执行具体的任务（MapperTask或ReducerTask）
将结果写入到HDFS当中