MapReduce 原理
客户端任务到jobTracker, jobTracker分发任务到map和reduce。
map从datasplit 中获取数据区，根据客户端的相关业务逻辑生成（K,V）对，数据先缓存到环形缓冲区，直到达到设定上限（默认为80%），然后会写入到磁盘上。写入磁盘之前，会进行分区排序。
reduce 会根据各自分区copy自己所需要的数据，先进行合并，排序，然后执行reduce的逻辑，接着会将结果输出的HDFS上part-...-00000
shuffle相关原理，以及参数相关优化
shuffle 在hadoop中表示从map到reduce之间的网络传输数据操作
首先map将得到的（k，v）键值对存储到一个环形缓存区，该缓冲区在达到80%时，会将数据写到磁盘上（spill to disk），写入到磁盘上之前会对先执行分组（partitoner）和排序（fast sort）。
这边有几个参数可以调整修改以提高性能，缓冲区大小设置（如果能够估算出map输出的大小可以直接设置防止缓冲区溢出），缓冲区门限设置，partitioner分区设置（分区方式最好能够防止数据倾斜现象）
上面说到，数据存到磁盘上面，reduce分别从map端溢出的文件，copy自己分区所需要的数据，如果数据超过10个（默认）会进行combine操作（类似reduce的操作，为了降低输入reduce的数据量），同样，这边还会进行一个合并和排序，然后输入reduce。
优化参数包括，默认最大合并文件数可以设定的大一些等等，如果有combiner可以将最小combine的数量设定为3，如果数据量很大的话可以使用压缩编码，编码方式可以不用默认的zip编码采用lzo方式
HDFS相关原理
主要包括两种角色，namenode，secondarynamenode，datanode
namenode主要负责数据，记录数据的上传下载修改，保存数据块的位置信息。
secondarynamenode，主要负责日志的合并
datanode实际上的数据存储位置，会通过heartbeat和namenode进行，并汇报block信息
补充： 之前的有一个项目弹幕采集，在接收端使用朴素贝叶斯算法，通过分词器可以分析弹幕中的情绪。
原文地址：https://www.cnblogs.com/yeyangplus/p/9416337.html