過程梳理：
l 乙份輸入資料分割成多個分片，交給不同的map任務處理；
（如果設定的業務節點比較少，有可能多個map任務執行在乙個map節點上）
l 每個map任務處理乙份分片資料，輸出k-v對；
（中間結果儲存到本地檔案系統）
l 分割槽器partitioner，根據key，對map的輸出資料進行hash執行，
將資料儲存到不同的桶。
（每個桶存放了相同編號的資料，每個桶對應了乙個reduce任務）
每個reduce任務分別輸出乙個hdfs上的檔案。
（hadoop的hdfs不支援多個任務同時將資料寫到同乙個檔案上）
MapReduce工作原理
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map reduce工作原理
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MapReduce工作原理
map reduce框架的運作完全基於對，即資料的輸入是一批對，生成的結果也是一批對，只是有時候它們的型別不一樣而已。key和value的類由於需要支援被序列化 serialize 操作，所以它們必須要實現writable介面，而且key的類還必須實現writablecomparable介面，使得可...