0 mapreduce概述：
◆MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题. MapReduce合并了两种经典函数： 映射（Mapping）对集合里的每个目标应用同一个操作。即，如果你想把表单里每个单元格乘以二，那么把这个函数单独地应用在每个单元格上的操作就属于mapping。 化简（Reducing ）遍历集合中的元素来返回一个综合的结果。即，输出表单里一列数字的和这个任务属于reducing。 ◆MapReduce由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。 ◆这两个函数的形参是key、value对，表示函数的输入信息。 MapReduce在多于10PB数据时趋向于变慢。
1 MapReduce原理***
map reduce跑的都是代码 代码在运行的时候在mapreduce模型中，学名叫做任务。 map任务执行的事情： 映射（Mapping）对集合里的每个目标应用同一个操作 reduce任务执行的事情： 化简（Reducing ）遍历集合中的元素来返回一个综合的结果 mapreduce模型中间运行的数据单位是： 键值对
map任务(mapperTask)，reduce任务(reducerTask) 执行的都是进程， 因为进程容易资源隔离 进程之间互相不影响，当一个进程死掉时，不会影响其余进程执行，具有较好的独立性。
原理图如下：
2 MapReduce执行过程***
◆执行步骤： 1. map任务处理 1.1 读取输入文件内容，解析成key、value对。对输入文件的每一行，解析成key、value对。每一个键值对调用一次map函数。 1.2 写自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。 1.3 框架对所有输出的key、value进行分区(默认为一个区)。 1.4 对不同分区的数据，按照key(ascii)进行排序、分组。相同key的value放到一个集合中。 1.5 (可选)分组后的数据进行归约。 2.reduce任务处理 2.1 对多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点。 2.2 对多个map任务(比如多个map节点发送来)的输出进行合并、排序。写reduce函数自己的逻辑，对输入的key、values处理，转换成新的key、value输出。 2.3 把reduce的输出保存到文件(hdfs 或者其他类型文件)中。说明：
从map传到reduce阶段的时候，键值对没有变化，只是map的键值对被分组化了，到了reduce阶段接受到的是分组化的键值对， 如果将分组拆分开，还是map阶段的键值对, 比如两人处对象后结婚变成了一组，但是这还是那两个人一样。