「这是我参与11月更文挑战的第12天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战」。
1. MapReduce 介绍
MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。
Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。
Reduce负责“合”，即对map阶段的结果进行全局汇总。
MapReduce运行在yarn集群
-
ResourceManager
-
NodeManager
这两个阶段合起来正是MapReduce思想的体现。
还有一个比较形象的语言解释MapReduce:
我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架，我数2号书架。这就是“Map”。我们人越多，数书就更快。现在我们到一起，把所有人的统计数加在一起。这就是“Reduce”。
MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在Hadoop集群上。
MapReduce设计并提供了统一的计算框架，为程序员隐藏了绝大多数系统层面的处理细节。为程序员提供一个抽象和高层的编程接口和框架。程序员仅需要关心其应用层的具体计算问题，仅需编写少量的处理应用本身计算问题的程序代码。如何具体完成这个并行计算任务所相关的诸多系统层细节被隐藏起来,交给计算框架去处理：
Map和Reduce为程序员提供了一个清晰的操作接口抽象描述。MapReduce中定义了如下的Map和Reduce两个抽象的编程接口，由用户去编程实现.Map和Reduce,MapReduce处理的数据类型是<key,value>键值对。
Map: (k1; v1) → [(k2; v2)]
Reduce: (k2; [v2]) → [(k3; v3)]
一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程：
-
MRAppMaster 负责整个程序的过程调度及状态协调
-
MapTask 负责map阶段的整个数据处理流程
-
ReduceTask 负责reduce阶段的整个数据处理流程
2. MapReduce 编程规范
MapReduce 的开发一共有八个步骤, 其中 Map 阶段分为 2 个步骤，Shuffle 阶段 4 个步骤，Reduce 阶段分为 2 个步骤
Map 阶段 2 个步骤
-
设置 InputFormat 类, 将数据切分为 Key-Value(K1和V1) 对, 输入到第二步
-
自定义 Map 逻辑, 将第一步的结果转换成另外的 Key-Value（K2和V2） 对, 输出结果
Shuffle 阶段 4 个步骤
-
对输出的 Key-Value 对进行分区
-
对不同分区的数据按照相同的 Key 排序
-
(可选) 对分组过的数据初步规约, 降低数据的网络拷贝
-
对数据进行分组, 相同 Key 的 Value 放入一个集合中
Reduce 阶段 2 个步骤
-
对多个 Map 任务的结果进行排序以及合并, 编写 Reduce 函数实现自己的逻辑, 对输入的Key-Value 进行处理, 转为新的 Key-Value（K3和V3）输出
-
设置 OutputFormat 处理并保存 Reduce 输出的 Key-Value 数据
