hadoop最主要的2个基本的内容要了解。上次了解了一下HDFS，本章节主要是了解了MapReduce的一些基本原理。
MapReduce文件系统：它是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。MapReduce将分为两个部分：Map（映射）和Reduce（归约）。
当你向mapreduce框架提交一个计算作业，它会首先把计算作业分成若干个map任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个map任务处理输入数据中的一部分，当map任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为reduce任务的输入数据。Reduce任务的主要目标就是把前面若干个map的数据汇总到一起并输出。
MapReduce的体系结构：
主从结构：主节点，只有一个：JobTracker；从节点，有很多个：Task Trackers
JobTracker负责：接收客户提交的计算任务；把计算任务分给Task Trackers执行；监控Task Tracker的执行情况；
Task Trackers负责：执行JobTracker分配的计算任务。
MapReduce是一种分布式计算模型，由google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。
MR由两个阶段组成：Map和Reduce,用户只需要实现map（）和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。
这两个函数的形参是key、value，表示函数的输入信息。
MapReduce执行流程：
MapReduce原理：
执行步骤：
1. map任务处理
1.1 读取输入文件内容，解析成key、value对。对输入文件的每一行，解析成key、value对。每一个键值对调用一次map函数。
1.2 写自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。
1.3 对输出的key、value进行分区。
1.4 对不同分区的数据，按照key进行排序、分组。相同key的value放到一个集合中。
1.5 (可选)分组后的数据进行归约。
2.reduce任务处理
2.1 对多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点。
2.2 对多个map任务的输出进行合并、排序。写reduce函数自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。
2.3 把reduce的输出保存到文件中。
例子：实现WordCountApp
map、reduce键值对格式
| 函数 |
输入键值对 |
输出键值对 |
| map() |
<k1,v1> |
<k2,v2> |
| reduce() |
<k2,{v2}> |
<k3,v3> |
JobTracker
负责接收用户提交的作业，负责启动、跟踪任务执行。
JobSubmissionProtocol是JobClient与JobTracker通信的接口。
InterTrackerProtocol是TaskTracker与JobTracker通信的接口。
TaskTracker
负责执行任务
JobClient
是用户作业与JobTracker交互的主要接口。
负责提交作业的，负责启动、跟踪任务执行、访问任务状态和日志等。
MapReduce驱动默认的设置
| InputFormat(输入) |
TextInputFormat |
| MapperClass(map类) |
IdentityMapper |
| MapOutputKeyClass |
LongWritable |
| MapOutputValueClass |
Text |
| PartitionerClass |
HashPartitioner |
| ReduceClass |
IdentityReduce |
| OutputKeyClass |
LongWritable |
| OutputValueClass |
Text |
| OutputFormatClass |
TextOutputFormat |
序列化的概念：
序列化（Serialization）是指把结构化对象转化为字节流。
反序列化（Deserialization）是序列化的逆过程。即把字节流转回结构化对象。
Java序列化（java.io.Serializable）
Hadoop-序列化格式特点：
紧凑：高效使用存储空间。
快速：读写数据的额外开销小
可扩展：可透明地读取老格式的数据
互操作：支持多语言的交互
Hadoop的序列化格式：Writable
序列化在分布式环境的两大作用：进程间通信，永久存储。
Hadoop节点间通信。
MapReduce输入的处理类：
FileInputFormat:是所有以文件为数据源的InputFormat实现的基类，FileInputFormat保存作为job输入的所有文件，并实现了对输入文件计算splits的方法。至于获得记录的方法有不同的子类--TextInputFormat进行实现的。
InPutFormat负责处理MR的输入部分。
InPutFormat的三个作用：
验证作业的输入是否规范
把输入文件切成InputSplit
提供RecordReader的实现类，把InputSplit读到Mapper中进行处理。
FileInputSplit：
◆ 在执行mapreduce之前，原始数据被分割成若干split，每个split作为一个map任务的输入，在map执行过程中split会被分解成一个个记录（key-value对），map会依次处理每一个记录。
◆ FileInputFormat只划分比HDFS block大的文件，所以FileInputFormat划分的结果是这个文件或者是这个文件中的一部分.
◆ 如果一个文件的大小比block小，将不会被划分，这也是Hadoop处理大文件的效率要比处理很多小文件的效率高的原因。
◆ 当Hadoop处理很多小文件（文件大小小于hdfs block大小）的时候，由于FileInputFormat不会对小文件进行划分，所以每一个小文件都会被当做一个split并分配一个map任务，导致效率底下。
例如：一个1G的文件，会被划分成16个64MB的split，并分配16个map任务处理，而10000个100kb的文件会被10000个map任务处理。
TextInputFormat：
◆ TextInputformat是默认的处理类，处理普通文本文件。
◆ 文件中每一行作为一个记录，他将每一行在文件中的起始偏移量作为key，每一行的内容作为value。
◆ 默认以\n或回车键作为一行记录。
◆ TextInputFormat继承了FileInputFormat。
InputFormat类的层次结构：
