2.1 气象数据集
没啥可读的，就是说有一组数据，然后呢，要从这些数据里找到每一年的最高气温
2.2 使用unix工具来分析数据
也没啥可看的，就是说可以用awk工具来处理这个数据，要运行42分钟
2.3使用hadoop来分析数据
2.3.1 map和reduce
敲黑板啦，这个重点！！
看上面这个图，
map阶段：入参就是一行一行的原始数据，然后经过map之后，会输出一个一个的键值对，key是年份，value是温度。
shuffle阶段：把key相同的数据整理一下，value就合并在一起，然后发给reduce
reduce阶段：把value的值做个排序，输出结果
2.3.2 java MapReduce
此处主要是讲java如何开发mr程序。主要是三个类，map, reduce，job
map:
reduce:
job:
2.4横向扩展
2.4.1 数据流
作业(job): 是客户端要执行的一个工作单元，包含 数据，mr程序，配置信息
分片：将rm程序的输入数据分成等长的数据块，每个分片会构造一个map程序，分片越小，负载均衡水平越好。分片太小，管理分片和构建map程序会耗时变多。默认是128m.
数据本地化：在存储有数据的节点上运行map任务，就可以避免网络开销，可以获得最佳性能。如果存储副本的节点正在运行其他任务，那么会把作业调度到某存储节点的同一机架的空闲节点上运行map。在存储节点的不同机架运行的情况几乎不可能。
map任务的结果，是存储在硬盘中的，而不是hdfs，因为是中间结果，最终是要删除的，为了减小开销。map任务把中间结果传输给reduce时失败，会在其他节点重新map一次，再发给reduce。
reduce任务没有数据本地化，一般reduce结果会存入hdfs，一个副本也会存在reduce运行的节点上。
reduce任务的数量并非由输入的数据量大小决定，而是独立指定的，第8章会讲
如果有多个reduce任务，每个map任务就会针对输出进行分区(partition)，每个分区有很多key。分区可以由用户的自定义分区函数来控制，一般使用默认的hash算法来分区，比较高效。
shuffle:混洗，map和reduce之间的数据流。调整混洗参数对作业的运行时间影响非常大
无reduce任务： 当任务完全并行，无需混洗，可能会出现无reduce任务，这时，map把结果直接写入hdfs
2.4.2 combiner函数
提前reduce，属于优化方案，对于那些combiner多次，reduce结果还是一样的。比如：
假如加了combiner
好处，可以减少map到reduce的数据传输量，减少reduce的计算量。但是不能完全取代reduce，因为不同map之间，就不能combiner了。
2.4.3运行分布式的mapReduce作业
这里没啥可说的
2.5 hadoop streaming
开始我以为是讲流式计算，结果我错了，这里讲的是：
因为hadoop streaming使用标准的unix标准流来作为hadoop和应用程序的接口，所以可以使用任何标准语言来编写mr程序。
然后演示了：ruby和python如何来写mr程序
