MapReduce基本原理

运算原理

首先以词频统计的案例，来描述一下MapReduce的运算原理与一些基本的概念。这里输入的数据是一些英文的文章，它有很多行组成，而每一行又包含很多单词，每个单词之间由空格隔开；现在需要使用MapReduce来统计每个单词的出现次数。

这里输入的案例数据比较少，只有三行，分别是 Deer Bear River 、 Car Car River 、 Deer Car Bear。

当数据被上传到HDFS的时候，会被自动拆分（以128M为标准）为Block存储，MapReduce在执行前，需要一个Splitting阶段来确定Map数量，默认情况下与Block数量保持一致，即Splitting阶段不做任何处理，直接沿用Block数量，然后直接在下一个阶段将计算任务移动到每个Block上即可。但Splitting真正存在的意义在于——自定义Map数量，如果需要更多的并发度，则还需要对存储在HDFS上的Block进行拆分，如果更少的并发，则对Block进行合并。

这里的Splitting使用默认情况，假设文件在被存储到HDFS时，被拆分了3个Block，每个Block分别存储了一行数据；那这里Splitting不做任何处理，即3个Split。

之后每一个Split数据块上便会启动一个Map任务，进入到Map阶段，

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