hadoop的map和reduce
hadoop的计算过程mapreduce，分为map阶段和reduce阶段。
map阶段又分为五个阶段：read--map--collect--spill--merge，read阶段主要是读取数据，送到map函数，生成（key，value）。collect主要是生成（partition，key，value），collect在内存中存储的数据达到一定阈值时，将会吧collect阶段的内存中数据spill（溢出）到磁盘中，最后merge阶段是把spill数据进行归并排序，生成一个大文件，因此每个map阶段都只会生成一个大文件。
map每次读取split的数据（一行一行的读取）后先放在buffer缓冲区中，然后进行分区、排序、当缓冲区满了之后，会进行溢写磁盘。磁盘中会生成很多个溢写小文件，而这些小文件内部是有序的，但小文件和小文件之间是无序的，所以需要进行一次归并形成一个全盘有序的文件。
reduce阶段分为三个阶段：copy--sort--reduce，copy阶段主要是从map阶段相应的分区并行去拉取数据，sort阶段对copy过来的数据进行全局排序，将排序结果送进reduce函数处理，处理完成后最后保存到hdfs。
我们所说的shuffle（奇迹发生的地方）包括collect--spill--merge--copy--sort这五个阶段。
另外名词解释：hadoop的二次排序：hadoop数据在排序时是以key进行排序的，所谓二次排序是指对key进行排序前提下对value进行排序。
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