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总结
Mapreduce是一个计算框架，既然是做计算的框架，那么表现形式就是有个输入（input），mapreduce操作这个输入（input），通过本身定义好的计算模型，得到一个输出（output），这个输出就是我们所需要的结果。
我们要学习的就是这个计算模型的运行规则。在运行一个mapreduce计算任务时候，任务过程被分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，每个阶段都是用键值对（key/value）作为输入（input）和输出（output）。而我们要做的就是定义好这两个阶段的函数：map函数和reduce函数。
combine、partition和shuffle的区别：
combine：作用是把同一个key的键值对合并在一起，combine函数把一个map函数产生的<key,value>对（多个key,value）合并成一个新的<key2,value2>.将新的<key2,value2>作为输入到reduce函数中，这个value2亦可称之为values，因为有多个。这个合并的目的是为了减少网络传输。
partition：partition的作用就是把这些数据归类，主要在Shuffle过程中按照Key值将中间结果分成R份，其中每份都有一个Reduce去负责，可以通过job.setPartitionerClass()方法进行设置，默认的使用hashPartitioner类。
shuffle：shuffle就是map和reduce之间的过程，包含了两端的combine和partition。它比较难以理解，因为我们摸不着，看不到它，它只是理论存在的，而且确实存在，它属于mapreduce的框架。
详细介绍
第一部分：Wordcount运行流程
1 简介：
首先讲讲物理实体，参入mapreduce作业执行涉及4个独立的实体：
- 客户端（client）：编写mapreduce程序，配置作业，提交作业，这就是程序员完成的工作；
- JobTracker：初始化作业，分配作业，与TaskTracker通信，协调整个作业的执行；
- TaskTracker：保持与JobTracker的通信，在分配的数据片段上执行Map或-
- Reduce任务，TaskTracker和JobTracker的不同有个很重要的方面，就是在执行任务时候TaskTracker可以有n多个，JobTracker则只会有一个（JobTracker只能有一个就和hdfs里namenode一样存在单点故障，我会在后面的mapreduce的相关问题里讲到这个问题的）
- Hdfs：保存作业的数据、配置信息等等，最后的结果也是保存在hdfs上面
2 mapreduce提交作业的流程
首先是客户端要编写好mapreduce程序，配置好mapreduce的作业也就是job，接下来就是提交job了；
提交job是提交到JobTracker上的，这个时候JobTracker就会构建这个job，具体就是分配一个新的job任务的ID值；
接下来它会做检查操作，这个检查就是确定输出目录是否存在，如果存在那么job就不能正常运行下去，JobTracker会抛出错误给客户端；
解释：输出目录，不能提前在存在，如果输出目录存在reduce时就搞不清楚你到底是要追加还是覆盖。
接下来还要检查输入目录是否存在，如果不存在同样抛出错误，如果存在JobTracker会根据输入计算输入分片（Input Split），如果分片计算不出来也会抛出错误，至于输入分片我后面会做讲解的，这些都做好了JobTracker就会配置Job需要的资源了。
分配好资源后，JobTracker就会初始化作业，初始化主要做的是将Job放入一个内部的队列，让配置好的作业调度器能调度到这个作业，作业调度器会初始化这个job，初始化就是创建一个正在运行的job对象（封装任务和记录信息），以便JobTracker跟踪job的状态和进程；
初始化完毕后，作业调度器会获取输入分片信息（input split），每个分片创建一个map任务。
接下来就是任务分配了，这个时候tasktracker会运行一个简单的循环机制定期发送心跳给jobtracker，心跳间隔是5秒，程序员可以配置这个时间，心跳就是jobtracker和tasktracker沟通的桥梁，通过心跳，jobtracker可以监控tasktracker是否存活，也可以获取tasktracker处理的状态和问题，同时tasktracker也可以通过心跳里的返回值获取jobtracker给它的操作指令。任务分配好后就是执行任务了；
在任务执行时候jobtracker可以通过心跳机制监控tasktracker的状态和进度，同时也能计算出整个job的状态和进度，而tasktracker也可以本地监控自己的状态和进度。当jobtracker获得了最后一个完成指定任务的tasktracker操作成功的通知时候，jobtracker会把整个job状态置为成功，然后当客户端查询job运行状态时候（注意：这个是异步操作），客户端会查到job完成的通知的。如果job中途失败，mapreduce也会有相应机制处理，一般而言如果不是程序员程序本身有bug，mapreduce错误处理机制都能保证提交的job能正常完成。
3 mapreduce计算流程
输入分片 ---> map阶段 ---> combiner阶段(可选) ---> shuffle阶段 ---> reduce阶段
1. 输入分片（input split）：
在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组，输入分片（input split）往往和hdfs的block（块）关系很密切，假如我们设定hdfs的块的大小是64mb，如果我们输入有三个文件，大小分别是3mb、65mb和127mb，那么mapreduce会把3mb文件分为一个输入分片（input split），65mb则是两个输入分片（input split）而127mb也是两个输入分片（input split），换句话说我们如果在map计算前做输入分片调整，例如合并小文件，那么就会有5个map任务将执行，而且每个map执行的数据大小不均，这个也是mapreduce优化计算的一个关键点。[分块分片的参考：Hadoop分块与分片介绍及分片和分块大小相同的原因]
默认分片大小与分块大小是相同的原因
hadoop在存储有输入数据（HDFS中的数据）的节点上运行map任务，可以获得高性能，这就是所谓的数据本地化。所以最佳分片的大小应该与HDFS上的块大小一样，因为如果分片跨越2个数据块，对于任何一个HDFS节点（基本不肯能同时存储这2个数据块），分片中的另外一块数据就需要通过网络传输到map任务节点，与使用本地数据运行map任务相比，效率则更低！
小结：分块优化，减少网络传输数据，使用本地数据运行map任务。
map阶段：就是程序员编写好的map函数了，因此map函数效率相对好控制，而且一般map操作都是本地化操作也就是在数据存储节点上进行；
combiner阶段：combiner阶段是程序员可以选择的，combiner其实也是一种reduce操作，因此我们看见WordCount类里是用reduce进行加载的。Combiner是一个本地化的reduce操作，它是map运算的后续操作，主要是在map计算出中间文件前做一个简单的合并重复key值的操作，例如我们对文件里的单词频率做统计，map计算时候如果碰到一个hadoop的单词就会记录为1，但是这篇文章里hadoop可能会出现n多次，那么map输出文件冗余就会很多，因此在reduce计算前对相同的key做一个合并操作，那么文件会变小，这样就提高了宽带的传输效率，毕竟hadoop计算力宽带资源往往是计算的瓶颈也是最为宝贵的资源，但是combiner操作是有风险的，使用它的原则是combiner的输入不会影响到reduce计算的最终输入，例如：如果计算只是求总数，最大值，最小值可以使用combiner，但是做平均值计算使用combiner的话，最终的reduce计算结果就会出错。
小结：combine时一个本地化的reduce操作，对相同的key做一个合并操作，提高带宽的利用率
- shuffle阶段：将map的输出作为reduce的输入的过程就是shuffle了，这个是mapreduce优化的重点地方。这里我不讲怎么优化shuffle阶段，讲讲shuffle阶段的原理，因为大部分的书籍里都没讲清楚shuffle阶段。Shuffle一开始就是map阶段做输出操作，一般mapreduce计算的都是海量数据，map输出时候不可能把所有文件都放到内存操作，因此map写入磁盘的过程十分的复杂，更何况map输出时候要对结果进行排序，内存开销是很大的，map在做输出时候会在内存里开启一个环形内存缓冲区，这个缓冲区专门用来输出的，默认大小是100mb，并且在配置文件里为这个缓冲区设定了一个阀值，默认是0.80（这个大小和阀值都是可以在配置文件里进行配置的），同时map还会为输出操作启动一个守护线程，如果缓冲区的内存达到了阀值的80%时候，这个守护线程就会把内容写到磁盘上，这个过程叫spill，另外的20%内存可以继续写入要写进磁盘的数据，写入磁盘和写入内存操作是互不干扰的，如果缓存区被撑满了，那么map就会阻塞写入内存的操作，让写入磁盘操作完成后再继续执行写入内存操作，前面我讲到写入磁盘前会有个排序操作，这个是在写入磁盘操作时候进行，不是在写入内存时候进行的，如果我们定义了combiner函数，那么排序前还会执行combiner操作。每次spill操作也就是写入磁盘操作时候就会写一个溢出文件，也就是说在做map输出有几次spill就会产生多少个溢出文件，等map输出全部做完后，map会合并这些输出文件。这个过程里还会有一个Partitioner操作，对于这个操作很多人都很迷糊，其实Partitioner操作和map阶段的输入分片（Input split）很像，一个Partitioner对应一个reduce作业，如果我们mapreduce操作只有一个reduce操作，那么Partitioner就只有一个，如果我们有多个reduce操作，那么Partitioner对应的就会有多个，Partitioner因此就是reduce的输入分片，这个程序员可以编程控制，主要是根据实际key和value的值，根据实际业务类型或者为了更好的reduce负载均衡要求进行，这是提高reduce效率的一个关键所在。到了reduce阶段就是合并map输出文件了，Partitioner会找到对应的map输出文件，然后进行复制操作，复制操作时reduce会开启几个复制线程，这些线程默认个数是5个，程序员也可以在配置文件更改复制线程的个数，这个复制过程和map写入磁盘过程类似，也有阀值和内存大小，阀值一样可以在配置文件里配置，而内存大小是直接使用reduce的tasktracker的内存大小，复制时候reduce还会进行排序操作和合并文件操作，这些操作完了就会进行reduce计算了。
小结：
- shuffle是mapreduce优化的重点地方；
- 环形内存缓冲区 ：因此map写入磁盘的过程十分的复杂，更何况map输出时候要对结果进行排序，内存开销是很大的，所以开启环形内存缓冲区专门用于输出；默认是100MB，阈值是0.8；
- spill(溢写)：缓冲区>80%，写入磁盘；溢写前先排序，后合并，写入磁盘；
- Partition：Partitioner操作和map阶段的输入分片（Input split）很像，Partitioner会找到对应的map输出文件，然后进行复制操作，作为reduce的输入；
- reduce阶段：和map函数一样也是程序员编写的，最终结果是存储在hdfs上的。
4 问题：
jobtracker的单点故障：
jobtracker和hdfs的namenode一样也存在单点故障，单点故障一直是hadoop被人诟病的大问题，为什么hadoop的做的文件系统和mapreduce计算框架都是高容错的，但是最重要的管理节点的故障机制却如此不好，我认为主要是namenode和jobtracker在实际运行中都是在内存操作，而做到内存的容错就比较复杂了，只有当内存数据被持久化后容错才好做，namenode和jobtracker都可以备份自己持久化的文件，但是这个持久化都会有延迟，因此真的出故障，任然不能整体恢复，另外hadoop框架里包含zookeeper框架，zookeeper可以结合jobtracker，用几台机器同时部署jobtracker，保证一台出故障，有一台马上能补充上，不过这种方式也没法恢复正在跑的mapreduce任务。输出文件目录为什么不能提前存在？
做mapreduce计算时候，输出一般是一个文件夹，而且该文件夹是不能存在，我在出面试题时候提到了这个问题，而且这个检查做的很早，当我们提交job时候就会进行，mapreduce之所以这么设计是保证数据可靠性，如果输出目录存在reduce就搞不清楚你到底是要追加还是覆盖，不管是追加和覆盖操作都会有可能导致最终结果出问题，mapreduce是做海量数据计算，一个生产计算的成本很高，例如一个job完全执行完可能要几个小时，因此一切影响错误的情况mapreduce是零容忍的。InputFormat和OutputFormat的格式？
Mapreduce还有一个InputFormat和OutputFormat，我们在编写map函数时候发现map方法的参数是直接操作行数据，没有牵涉到InputFormat，这些事情在我们new Path时候mapreduce计算框架帮我们做好了，而OutputFormat也是reduce帮我们做好了，我们使用什么样的输入文件，就要调用什么样的InputFormat，InputFormat是和我们输入的文件类型相关的，mapreduce里常用的InputFormat有FileInputFormat普通文本文件，SequenceFileInputFormat是指hadoop的序列化文件，另外还有KeyValueTextInputFormat。OutputFormat就是我们想最终存储到hdfs系统上的文件格式了，这个根据你需要定义了，hadoop有支持很多文件格式，这里不一一列举，想知道百度下就看到了。
FileInputFormat.addInputPath(job, in);// 输入路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);// 输出路径
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
