1.1MapReduce核心思想
分而治之，先分后和：将一个大的、复杂的工作或任务，拆分成多个小任务，最终合并。
MapReduce是由Map和Redecu组成
Map：将数据进行拆分
Reduce：对数据进行汇总
1.2偏移量
行首字母或字符移动到当前文件的最前面需要移动的字符个数
1.3Hadoop与Java数据类型对比
Java类型：int、long、double, float、 boolean、 string
Hadoop类型：IntWritable、LongWritable、DoubleWritable、FloatWritable、BooleanWritable、[Text]、NullWritable
1.4MapReduce输出理解
Map的输出是key value 的list
Reduce的输出是key value的list
1.5MapReduce计算任务的步骤(要深刻理解)
第1步：InputFormat
InputFormat 到hdfs上读取数据
将数据传给Split
第2步：Split
//设置读取数据的路径 TextInputFormat.addInputPath(job,new Path(“C:\bbb.txt”)); //3、设置Map job.setMapperClass(WordCountMap.class); //设置map输出的类型 job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class); //4、设置reduce代码 job.setReducerClass(WordCountReduce.class); //设置reduce输出的类型 job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(LongWritable.class); //5、设置读输出数据的class job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class); //设置输出数据的路径 TextOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(“C:\ccc.txt”)); //6、等待代码执行（返回状态码） return job.waitForCompletion(true)?0:1;
Split将数据进行逻辑切分，
将数据传给RR
第3步：RR
RR:将传入的数据转换成一行一行的数据，输出行首字母偏移量和偏移量对应的数据
将数据传给MAP
第4步：MAP
MAP:根据业务需求实现自定义代码
将数据传给Shuffle的partition
第5步：partition
partition:按照一定的分区规则，将key value的list进行分区。
将数据传给Shuffle的Sort
第6步：Sort
Sort:对分区内的数据进行排序
将数据传给Shuffle的combiner
第7步：combiner
combiner:对数据进行局部聚合。
将数据传给Shuffle的Group
第8步：Group
Group:将相同key的key提取出来作为唯一的key,
将相同key对应的value获取出来作为value的list
将数据传给Reduce
第9步：Reduce
Reduce：根据业务需求进行最终的合并汇总。
将数据传给outputFormat
第10步：outputFormat
outputFormat:将数据写入HDFS
步骤总体流程图
Map将拆分的数据传给Shuffle(混洗)，而Shuffle的底层原理又分为四步，分组完成后的数据在传入到Reduce
Shuffle阶段的Partition分区算法原理（很重要）
算法：对key进行哈希，获取到一个哈希值，用哈希值与reducetask的数量取余。余几，这个数据就放在余数编号的partition中。
Map的数量不能人为设置，reduce的数量可以人为设置。reduce数量越多，计算速度越快。
job.setNumReduceTasks(3);打包代码到集群运行需添加驱动的类
job.setJarByClass(WordCountDriver.class);combinner的添加 对数据进行局部聚合。
job.setCombinerClass(WordCountReduce.class);combiner 的意义就是对每一个 maptask 的输出进行局部汇总，以减小网络传输量
未使用combiner的网络开销
1.6 Split的逻辑切分（重点）
获取到读取到的数据，对数据进行逻辑切分，切分的大小是128M.
这里的128 与HDFS数据块的128没有任何关系
HDFS 128 是存储层面的数据切分
split128 是计算层面的128，只不过数据恰好相等。
两个128相同的原因是，一个集成程序能够正好计算一个数据块。
