1.1 MapReduce到底是什么

　　Hadoop MapReduce是一个软件框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。这个定义里面有着这些关键词，

一是软件框架，二是并行处理，三是可靠且容错，四是大规模集群，五是海量数据集。

1.2 MapReduce做什么

　　MapReduce擅长处理大数据，它为什么具有这种能力呢？这可由MapReduce的设计思想发觉。MapReduce的思想就是“分而治之”。

　　（1）Mapper负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理。“简单的任务”包含三层含义：

一是数据或计算的规模相对原任务要大大缩小；二是就近计算原则，即任务会分配到存放着所需数据的节点上进行计算；三是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。

　　（2）Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。至于需要多少个Reducer，用户可以根据具体问题，通过在mapred-site.xml配置文件里设置参数mapred.reduce.tasks的值，缺省值为1。

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”。

1.3 MapReduce工作机制

实体一：客户端，用来提交MapReduce作业。

　　实体二：JobTracker，用来协调作业的运行。

　　实体三：TaskTracker，用来处理作业划分后的任务。

　　实体四：HDFS，用来在其它实体间共享作业文件。

二、Hadoop中的MapReduce框架

一个MapReduce作业通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由Map任务以完全并行的方式去处理它们。

框架会对Map的输出先进行排序，然后把结果输入给Reduce任务。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中，整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经关闭的任务。

通常，MapReduce框架和分布式文件系统是运行在一组相同的节点上，也就是说，计算节点和存储节点通常都是在一起的。这种配置允许框架在那些已经存好数据的节点上高效地调度任务，这可以使得整个集群的网络带宽被非常高效地利用。

2.1 MapReduce框架的组成

（1）JobTracker

　　JobTracker负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的TaskTracker上（由上图的JobTracker可以看到2 assign map 和 3 assign reduce）。你可以将其理解为公司的项目经理，项目经理接受项目需求，并划分具体的任务给下面的开发工程师。

　　（2）TaskTracker

　　TaskTracker负责执行由JobTracker指派的任务，这里我们就可以将其理解为开发工程师，完成项目经理安排的开发任务即可。

2.2 MapReduce的输入输出

　　MapReduce框架运转在<key,value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入看成是一组<key,value>键值对，同样也产生一组<key,value>键值对作为作业的输出，这两组键值对有可能是不同的。

　　一个MapReduce作业的输入和输出类型如下图所示：可以看出在整个流程中，会有三组<key,value>键值对类型的存在。

2.3 MapReduce的处理流程

　　这里以WordCount单词计数为例，介绍map和reduce两个阶段需要进行哪些处理。单词计数主要完成的功能是：统计一系列文本文件中每个单词出现的次数，如图所示：

1）map任务处理

2）reduce任务处理