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认识MapReduce
什么是mapperreduce
MapReduce源于Google一篇论文，是谷歌MapReuce的克隆版，它充分借鉴了分而治之的思想，将一个数据处理过程拆分为主要的Map(映射)与Reduce(归并)两步。 这样即使用户不懂分布式计算框架的内部运行机制，只要能用Map和Reduce的思想描述清楚要处理的问题。即编写map和reduce函数，就,就可以轻松的使用计算实现分布式，并在Hadoop上运行
mapreduce的特点！
开发简单
得益于MapReduce的编程模型，用户可以不用考虑进程间通信、套接字编程，无需非常高深的技巧，只需要实现一些简单的逻辑，其他的交由MapReduce计算框架去完成，大大简化了分布式程序的编程难度。
可扩展性强
同HDFS一样，当集群资源不能满足计算需求时，可以通过增加节点的方式达到线性扩展集群的目的。
容错性强
对于节点故障导致的作业失败，MapReduce计算框架会自动将作业安排到健康节点重新执行，直到任务完成，而这些，对于用户来说是透明的
还是上图吧！！！
MapReduce项目实战-用户流量排序
什么是用户行为日志？
用户行为日志(用户行为轨迹/流量日志)表示用户每次访问网站时，所有的行为数据(访问、浏览、搜索、点击等等)
用户分析的意义！
网站的眼睛
来自哪里、找什么?哪些页面最受欢迎？从哪里进来？
网站的神经
页面的构成方式怎么设计?链接应该怎么设计用户更方便使用？目录怎么设计用户体验更改好?
网站的大脑
分析目标，例如:根据某商品在某个城市的销售比例，分析合适的广告预算。
废话不多说上代码！！
**准备工作 **
1，伪分布式虚拟机一台！ 2，hadoop + jdk 完整配置
流程
1，使用MapReduce 清洗数据，上传到hdfs
目录结构
flowbean类
mapper类
reduce类
提交类
在hadoop中提交任务
打包jar文件
如果有maven可以使用maven进行打包操作，如果没有可以使用eclipse只带的打包工具
