MapReduce 是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架，最初由 Google 提出，并被 Hadoop 等开源项目广泛应用。它主要包括两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。下面是 MapReduce 的基本原理：

图示不错

MapReduce 的基本原理：

1. Map 阶段（Map Phase）：

   • 输入数据被分割成大小相等的数据块，然后由多个 Map 任务并行处理。
   • 每个 Map 任务接收一部分数据块，并将其转换成键-值对（Key-Value pairs）的集合。
   • 用户定义的 Map 函数（mapper）被应用于每个键-值对，生成新的键-值对列表。
   • Map 函数的输出会根据键的哈希值被分发到多个 Reduce 任务中，以便后续的 Reduce 阶段处理。

2. Shuffle 阶段（Sort and Shuffle）：

   • 在 Map 阶段之后，所有 Map 任务的输出会被分区并按照键的哈希值进行排序。
   • 相同键的值被分配到相同的 Reduce 任务中，以便后续的 Reduce 阶段处理。

3. Reduce 阶段（Reduce Phase）：

   • 每个 Reduce 任务接收来自多个 Map 任务的输出，即经过分区和排序后的键-值对集合。
   • 用户定义的 Reduce 函数（reducer）被应用于每个键-值对列表，生成最终的输出结果。

以上过程分步骤描述一下：

1. 创建 Split。由于 Map 任务最终是分布式的进程运行在不同的机器上，split 描述了每个 Map 任务该去哪台机器上的整块数据中，读取哪一部分的数据；
2. 读取数据；
3. 数据经过用户编写的 Map 业务处理，输入的是 Key-Value 格式，输出也是 Key-Value 格式。这一步其实是对数据标记的过程，为每条数据标记一个特征（key），相同特征的数据最终会到一起；
4. 数据经过分区后，写入到内存缓冲区中；
5. 内存缓冲区被写满 80%后，在内存中进行排序（先按照分区排序，每个分区内部按照 key 排序）；
6. 如果定义了 combiner 的话，进行一次合并；
7. 每个 Map 溢写出一个文件出来；
8. 最终对每个 Map 溢写出的文件合并成一个大文件；
9. 进行一次 combine，写入到本地文件中；
10. 进行到 reduce 阶段，每个 reduce 任务从上游数据中拷贝出属于自己的文件
11. 调用用户定义的 reduce 方法进行计算；
12. 最终结果写入到 hdfs 中

• 这个 Map 任务计算之后，经过一个 partition 分区器，不同的 key 分配到不同的分区中。分区数量由下游的 reduce 数来决定。
• 经过分区后的数据，进入到一个环形缓冲区中，并且多次溢写之后，生成小文件。每个 Map Task 最终合并成一个文件。
• 可以看到 merge 最后的一个文件中是分段的，第一段的数据是给下游的第一个reduce任务的，第二段的数据是给下游的第二个 reduce 的。
• 也就是下游的 每个 reduce 要来上游的每个 Map 任务的文件中，取到属于自己的那一段文件。
• reduce 任务拉取完上游的各个分段数据之后，进行一次合并，合并到同一个文件中。
• reduceTask 读取这个合并好的文件，把相同的key分组一次，进行计算即可

word count的例子

博客例子图示

• 并行读取文本中的内容，然后进行MapReduce操作

• Map过程：并行读取文本，对读取的单词进行map操作，每个词都以<key,value>形式生成。
• 我的理解：
  一个有三行文本的文件进行MapReduce操作。
• 读取第一行Hello World Bye World ，分割单词形成Map。
  <Hello,1> <World,1> <Bye,1> <World,1>
• 读取第二行Hello Hadoop Bye Hadoop ，分割单词形成Map。
  <Hello,1> <Hadoop,1> <Bye,1> <Hadoop,1>
• 读取第三行Bye Hadoop Hello Hadoop，分割单词形成Map。
  <Bye,1> <Hadoop,1> <Hello,1> <Hadoop,1>
  
• Reduce操作是对map的结果进行排序，合并，最后得出词频。
• 我的理解：
• 经过进一步处理(combiner),将形成的Map根据相同的key组合成value数组。
  <Bye,1,1,1> <Hadoop,1,1,1,1> <Hello,1,1,1> <World,1,1>
• 循环执行Reduce(K,V[])，分别统计每个单词出现的次数。
  <Bye,3> <Hadoop,4> <Hello,3> <World,2>