第一章：MapReduce原理
数据存储在分布式文件系统中HDFS里边，通过使用Hadoop资源管理系统YARN，Hadoop可以将MapReduce计算，转移到有存储部分的数据的各台机器上。
一：概念和原理
1：MapReduce作业
MapReduce作业被称为一个工作单元。
1：一个工作单元的逻辑组成元素：输入数据、MapReduce程序、配置信息。
2：Hadoop将工作单元划分成多个任务（Task）任务有两类（Map和Reduce）。
3：Task任务运行在HDFS集群上，通过YARN进行调度。
4：一个任务失败，将在集群节点上自动重新调度运行。
2：分片
1)：分片概念
MapReduce输入数据是等长的小数据块称为分片。一个分片对应一个Map任务，对应任务运行用户定义的map函数，从而处理分片中的每条记录。
2)：分片大小
事实A：块越小，从磁盘到内存中的内容越少，计算越快。从这个角度越小越好
事实B：HDFS分块，是越大越好。越大，总体寻址开销小，越小的话，内容中需要存150B字节的源数据，块越小导致内存不够用。
两者相悖，取折中的办法，一秒钟机械磁盘的传输速率100MB，所以这里取得块的大小是128MB
事实C：分片比块大，一个分片需要读多个块，大概率多个块不在在一台物理机，导致网络IO
事实D：分片比快小，多个分片运行一个快，引发单个块如何划分给多个Map任务的问题。
结论：最理想的状态就是一个分片对应一个HDFS的块的大小
3：Map任务
1：Map任务将会把任务作为Reduce任务的入参
2：Map任务产出结果存储在磁盘而非HDFS，杀鸡用不到宰牛刀，HDFS里边还得做数据副本，也就是数据备份。
3：Map任务结果丢失或者传输失败怎么办？其他节点在走一遍。
4：Reduce任务
Reduce任务没数据本地化的这一说。单个Reduce任务输入来自于所有Map任务的输出。Reduce任务首先进行数据合并，数据合并为一个整体之后进行Reduce任务处理。处理完毕之后Reduce任务结果需要基于网络带宽写入到HDFS里边。
该图 清晰的表示了Map任务和Reduce任务之间的关系是混洗（shuffle）
二：组合器函数combiner
组合器函数是一个优化项，减少Map与Reduce之间的网络传输的带宽。
本质上是对Map函数处理结果的组合和精简。让Map和Reduce之间传输的数据量变小。
