Hadoop核心组件之MapReduce

## MapReduce概述
- Google MapReduce的克隆版本
- 优点：海量数据的离线处理，易开发，易运行
- 缺点：实时流式计算
Hadoop MapReduce是一个软件框架，用于轻松编写应用程序，以可靠，容错的方式在大型集群（数千个节点）的商用硬件上并行处理大量数据（多TB数据集）

## MapReduce编程模型
**思想：分而治之**
MapReduce作业通常将输入数据集拆分为独立的块，这些块由map任务以完全并行的方式处理。框架对map的输出进行排序，然后输入到reduce任务。通常，作业的输入和输出都存储在文件系统中。该框架负责调度任务，监视它们并重新执行失败的任务。

案例;统计一篇文章，各个单词出现的次数
Input数据输入
Splitting：拆分数据读取到各个节点
Mapping：为每一个单词赋1，不会做合并操作
Shuffling: 重新洗牌（指定规则），这里把相同单词发到同一个节点去
Reducing ： 统计合并相同单词的次数

最后把结果写到一个文件中去就ok了

原文地址：https://www.cnblogs.com/liuge36/p/9881778.html