一,map 階段:1，切片是由輸入格式化類來實現的，預設切片大小等於block size
2,乙個切片(邏輯概念,乙個map處理資料的大小)對應乙個map, 所有的 map 執行完之後才執行 reduce
3,預設的情況下 乙個 block對應乙個map程式,也可以使用視窗機制(切片) 使得乙個 block(很多的 cpu 密集型) 很多 map
4,每個切片以 記錄為單位傳遞給 map,預設是一行是一條記錄, map 的輸出是以 k,v,p(哪個分割槽(k hash 取模 )) 值進行輸出的
二,reduce 過程:
1,乙個reduce task 也稱之為分割槽 partitioner
2,reduce 數量最好根據 map 分組的數量
三,map 與 reduce 傳遞:
1,map 到 reduce 過程稱之為 shuffer
2,map以相同的 key 為一組, 呼叫一次 reduce程式,程式內迭代這組資料進行計算
3,reduce 依賴 map 排序,歸併map 排序. map 排序之後不會再有排序
四,分組邏輯：
使用key的hashcode % reduce個數，從map階段開始就將資料放到分割槽檔案中。該分割槽檔案，在hadoop集群中叫做溢位檔案，多個分割槽的資料都會儲存在該檔案中
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