mapreducer工作流程圖：
mapreducer工作流程：
------------------------------------------------reducer shuffle—start--------------------------------
6.reducer shuffle啟動後會到不同的map結果檔案中拉取相同區號的結果檔案，再合併這些來自不同map的結果檔案，再將這些檔案合併（歸併演算法），產生的大檔案是分割槽且排序且分好組了的，分組呼叫預設的groupingcomparator元件。
7.reducer把拉取的所有map輸出檔案合併完成之後就會開始讀取檔案，將讀入的內容以的形式輸入到我們使用者自定義的reducer處理邏輯中。
------------------------------------------------reducer shuffle—end--------------------------------
------------------------------------------------reducer --階段開始------------------------------------
8.自定義的reducer進行處理。
9.使用者邏輯完成之後以的形式呼叫outputformat元件輸出到hdfs檔案系統中去儲存。
總結 :
map shuffle 環形緩衝區(預設大小100m 閾值是80%) 合併 排序 分割槽 對map處理之後的資料再處理combiner中。
combiner : 在map端計算之後,子節點上還可以進行計算,這個計算叫combiner 。
reducer shffule 在緩衝中合併排序 緩衝沒有固定值 處理完成會提供給reducer。
splits : map端的輸入單位,對應檔案的block,如果最後乙個block的大小小於blocksize的10%,把最後乙個block合併到上乙個,形成乙個split。
map task : map端的計算是並行的,每乙個並行任務交乙個maptask。maptask的數量由split的數量決定。所以map的輸出對應task的數量。
reduce task : reduce端的task是以partition(分割槽)的個數決定。
【只有在指定分割槽個數 > 1的情況下會觸發分割槽】,如果預設或分割槽個數是1,reducetask的個數是1;如果分割槽大於1,也就是reducetask的數量大於1,輸出的檔案個數會大於1。reducetask的個數如果大於1,則一般應和patition的個數相同,reduce端的輸出檔案個數也和patition的個數相同。
mapreduce : 預設提供了乙個分割槽類,hashpartitioner。
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