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前言
只有理解了MapReduce的核心思想以及体系结构，我们才能更好的进行MR编程！
MapReduce核心思想
核心思想：分而治之。
一个存储在分布式文件系统HDFS中的大规模数据集，会被切分成许多独立的分片（split）即：
一个大任务分成多个小的子任务（map），由多个节点进行并行执行，并行执行后，合并结果（reduce）
| 函数 | 输入 | 输出 | 说明 |
| Map | <k1,v1> 如： <行号，“a b c”> |
List(<k2,v2>) 如： <"a"，1> <"b"，1> <"c"，1> |
1. 将小数据集进一步解析成一批<key，value>对，输入Map函数中进行处理 2. 每一个输入的<k1,v1>会输出一批<k2,v2>。<k2,v2>是计算的中间结果 |
| Reduce | <k2,List(v2)> 如： <"a"，<1,1,1>> |
<k3,v3> <"a",3> |
输入的中间结果<k2,List(v2)>中的List(v2)表示是一批属于同一个k2的value |
- 分布式编程架构
- 以数据为中心，更看重吞吐量
- 分而治之的思想
- Map将一个任务分解成多个子任务
- Reduce将多个子任务的计算结果汇总
Mapreduce体系结构
- Job
- 一个任务，一个作业
- 一个Job会被分成多个Task
- Task
- task里面，又分为Maptask和Reducetask，也就是一个Map任务和Reduce任务
- JobTracker & TaskTracker
- MapReduce框架采用了Master/Slave架构，包括一个Master和若干个Slave
- Master上运行JobTracker，负责作业的调度、处理和失败后的恢复
- Slave上运行的TaskTracker，负责接收JobTracker发给它的作业指令
Hadoop框架是用Java实现的，但是，MapReduce应用程序不一定要用Java来写，也可以用python
JobTracker：
- 作业调度
- 分配任务、监控任务执行进度
- 监控TaskTracker的状态
TaskTracker的角色：
- 执行任务
- 汇报任务状态
MapReduce体系结构主要由四个部分组成，分别是：Client、JobTracker、TaskTracker以及Task
Client：客户端，用于提交作业
JobTracker：作业跟踪器，负责作业调度，作业执行，作业失败后恢复
TaskScheduler：任务调度器，负责任务调度
TaskTracker：任务跟踪器，负责任务管理(启动任务，杀死任务等)
- Client-提交作业，查看作业状态
**提交作业：**用户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端
**查看作业状态：**用户可通过Client提供的一些接口查看作业运行状态 - JobTracker-资源监控、作业调度
JobTracker负责资源监控和作业调度
资源监控： JobTracker 监控所有TaskTracker与Job的健康状况，一旦发现节点失效(通信失败或节点故障)，就将相应的任务转移到其他节点
作业调度： JobTracker 会跟踪任务的执行进度、资源使用量等信息，并将这些信息告诉任务调度器（TaskScheduler），而任务调度器会选择合适的(比较空闲)节点资源来执行任务 - TaskScheduler-任务调度器
- TaskTracker-任务管理
TaskTracker 会周期性地通过“心跳”将本节点上资源的使用情况和任务的运行进度汇报给JobTracker，同时接收JobTracker 发送过来的命令并执行相应的操作（如启动新任务、杀死任务等）
TaskTracker 使用“slot”等量划分本节点上的资源量（CPU、内存等）。一个Task 获取到一个slot 后才有机会运行，而Hadoop调度器(TaskScheduler)的作用就是将各个TaskTracker上的空闲slot分配给Task使用。
slot 分为Map slot 和Reduce slot 两种，分别供MapTask 和Reduce Task 使用 - Task
Task 分为Map Task 和Reduce Task 两种，均由TaskTracker 启动
