【博学谷学习记录】超强总结，用心分享| MapReduce基础学习

1.MapReduce思想

1、MapReduce会将一个大的计算任务进行拆分，拆分成小任务，让这些小任务在不同的计算机中进行处理,最后再将这些小任务的结果记性整体汇总

2、MapReduce分为两个阶段，一个Map阶段负责任务的拆分，一个是Reduce阶段，负责任务的汇总

3、整个MapReduce工作流程可以分为3个阶段：map、shuffle、reduce。

2.MapReduce的shuffle阶段

2.1 分区

1、分区就是分文件，本质是将不同的键值对，最后输出的不同的文件中，理解为将数据进行拆分
2、实现的方式是；在Map阶段对k2打标记，标记相同的数据就会分到同一个分区，同一个分区的数据会被同一个redue拉取
if（id % 2 == 0）{
return 0;
}else{
return 1;
}
3、如果设置了分区则会有多个文件输出，则需要有多个reduce，相同标记的K2数据会被同一个reduce
处理，多个reduce就会产生多个结果文件

4、partition原来就是map结束之后根据key值不同，自定义打个标签。然后再由不同的reducer拉一下。

2.2 排序

概述：

1、MapReduce中只能根据K2进行排序
2、如果想按照某个字段排序，则应该把这个字段包含在K2中

注意要点：

1、如果在MR中自定义Java类，则MR对该类有以下要求
1) 要求该类必须能够被序列号：实现接口 Writable
2) 如果该类作为K2，则要求该类必须指定排序规则，被排序: 实现WritableComparable接口
2、Writable和WritableComparable关系
public interface WritableComparable<T> extends Writable, Comparable<T> {}

2.3 规约

1、规约（Combiner）是MapReduce中的优化手段，将每一个Map的数据进行提前的聚合，减少Map端和Reduce端网络传输的数据量
2、规约可以理解为Reduce的逻辑在每一个Map端先执行一遍

3、Reduce是对所有的Map的数据进行汇总，而规约是对每一个Map的结果进行汇总

4、Combiner只是一种优化手段，不能改变最终的执行结果

2.4 分组

1、分组的作用就是去K2进行去重，然后相同K2的V2存入集合
hello 1
hello 1 -----分组--------> hello [1,1,1] ----reduceTask----> hello 3
hello 1

2、MR默认的分组是根据K2来决定的，相同K2的数据会被分到同一组

3、当默认的分组，不满足我们的需求时，我们可以使用自定义分组

4、当我们没有指定分组规则时，系统默认调用K2类中的compareTo方法，如果我们自定义了分组规则，则就按照我们的方式来实现分组