本文主要内容：分区和归并 上一文：必懂的NoSQL理论－Map-Reduce（上） Partitioning and Combining 分区和归并 在最简单的情况下，我们可以认为一个map-red
大佬链接：https://www.zhihu.com/people/mu-mu-67-87-35
本文主要内容：一开始我们会讨论把map-reduce切分成个两个阶段的内容，然后会说有关如何处理增量的基础理论。 上一文：必懂的NoSQL理论－Map-Reduce（中） 系列文章： 必懂的NoSQL理论－Map-Reduce（上） 必懂的NoSQL理论－Map-Reduce（中） Composing Map-Reduce Calculations 组合Map-Reduce计算 map-reduce是一种思考并发处理的方式，为了在集群上更好的并发的处理计算，我们将计算过程组织成为一个相对直观的模型，这个
-- 特性独有分支 : 很多新特性稳定性很差, 或者不完善, 在这些分支的独有特定很完善之后, 该分支就会并入主干分支;
上图包含了整个mapreduce过程，更准确的说shuffle包含partitions和sort、combine（merge）过程，对应map到reduce之间的过程，不包括map和reduce。
参考链接： Python lambda (匿名函数) | filter, map, reduce
MapReduce模型可分为单Reduce模式、多Reduce模式以及无Reduce模式，对于不同复杂度的指数产品生产算法，应根据需求选择不同的MapReduce计算模式。
当input的文件都很大，任务逻辑复杂，map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，来使得每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。针对上面的第4条 假设有这样一个任务：
在《谷歌 MapReduce 初探》中，我们通过统计词频的 WordCount 经典案例，对 Google 推出的 MapReduce 编程模型有了一个认识，但是那种认识，还只是停留在知道有那么个模型存在，并没有认识到骨子里。而且上次初探，也遗留了很多猜想和疑问，这次不妨让我们深入去认识一下 MapReduce，希望能达到一个质的认识。
在解决海量数据的问题的时候，我们需要什么样的策略和技术，是每一个人都会关心的问题。今天我们就梳理一下在解决大数据问题 的时候需要使用的技术，但是注意这里只是从技术角度进行分析，只是一种思想并不代表业界的技术策略。
reduce就是将多个进程中的数据按照指定的映射函数进行运算得到最后的结果存在一个进程中，例如下面两个图中的归约操作都是求和，将4个不同进程的数据归约求和后存在了第一个进程中
hadoop集群调优分两个方面,map和reduce map调优： map 任务执行会产生中间数据,但这些中间结果并没有直接IO到磁盘上,而是先存储在缓存(buffer)中,并在缓存中进行一些预排序来优化整个map的性能,该存储map中间数据的缓存默认大小为100M，由io.sort.mb 参数指定.这个大小可以根据需要调整。当map任务产生了非常大的中间数据时可以适当调大该参数,使缓存能容纳更多的map中间数据，而不至于大频率的IO磁盘,当系统性能的瓶颈在磁盘IO的速度上,可以适当的调
一般而言，数据文件都会上传到HDFS上，也就是说HDFS上的文件作为MapReduce的输入。已知block块大小是128M（Hadoop 2.x默认的blockSize是128MB，Hadoop 1.x默认的blockSize是64MB）。MapReduce计算框架首先会用InputFormat的子类FileInputFormat类对输入文件进行切分，形成输入分片（InputSplit）。每个InputSplit分片将作为一个Map任务的输入，输入分片（input split）存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组。也就是说，InputSplit只是对输入数据进行逻辑上切分，并不会将物理文件切分成片进行存储。
这里Map阶段一般是对规模较大的数据进行分片、解析、整理，最后输出Key-Value的键值对;
1对多，广播方式。主节点0将数据发送到其他节点，且数据内容不相同。
@(js) reduce函数，是ECMAScript5规范中出现的数组方法。在平时的工作中，相信大家使用的场景并不多，一般而言，可以通过reduce方法实现的逻辑都可以通过forEach方法来变相的实现，虽然不清楚浏览器的js引擎是如何在C＋＋层面实现这两个方法，但是可以肯定的是reduce方法肯定也存在数组的遍历，在具体实现细节上是否针对数组项的操作和存储做了什么优化，则不得而知。 ---- [TOC] 数组的reduce方法的应用 reduce方法有两个参数，第一个参数是一个callback，用于针对数
hive 中的小文件肯定是向 hive 表中导入数据时产生，所以先看下向 hive 中导入数据的几种方式
上周我们学习了消息中间件的核心原理以及如何搭建一套高并发高可用且支持海量存储的生产架构（今天来设计一套高可用高并发、海量存储以及可伸缩的消息中间件生产架构），我们暂且先放一放，后面再进行RocketMQ 详细讲解，今天我们开始学习分布式系统中的另一个核心知识点，即分布式技术技术。
Map的输出到内存 Map将数据传入环形缓冲区，默认100MB 可修改，环形缓冲区中的数据到达一定的阈值时，默认0.8 可修改，进行溢写生成好多临时文件，多个临时文件到达10个（可以调整）merge合并成一个大文件。 Reduce数据读取 reduce会主动去发起拷贝线程到maptask获取属于自己的数据，数据会进入ReduceTask中的环形缓冲区，当缓冲区中的数据量到达 一定阈值进行溢写，多个临时文件merge合并成一个大文件，最后输入到Reduce。
hive.limit.optimize.enable=true --- 开启对数据源进行采样的功能 hive.limit.row.max.size --- 设置最小的采样容量 hive.limit.optimize.limit.file --- 设置最大的采样样本数
还是如何将N个keys写到N个文件的需求。 这次的问题是单个key太大，引起的单个reduce任务执行时间过长，导致整个MR运行时间过长。数据大部分的key在千，万级别，而有几个key在亿，10亿级别。 解决数据倾斜问题的核心是将数据量很大的key，打散变小分配给多个reduce，最好能均匀分布，这样所有的reduce接收相同的数据量，大家执行时间相差不多，就解决了数据倾斜问题。
1.1、合并小文件：在执行mr任务前将小文件进行合并，大量的小文件会产生大量的map任务，增大map任务装载次数，而任务的装载比较耗时，从而导致 mr 运行较慢。
这篇文章是我阅读 MapReduce 论文：《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》的笔记，这篇笔记概述了 MapReduce 是什么，它的工作流程，一些细节问题，以及我的个人理解与思考。 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》： https://research.google.com/archive/mapreduce-osdi04.pdf MapReduc
MapReduce框架(Map/Reduce) MapTask/ReduceTask 数据分发机制 MapTask接口实现类 : 对一行数据进行处理,map方法 ReduceTask接口实现类：对一组数据进行处理，reduce方法 MapReduce工作机制 划分输入切片： 数据切片 job.split文件 分布式数据处理 K相同的KV数据分配给同个ReduceTask 组合拳：CompareTo + Partation + Group 分区控制/分组控制 MapReduce编程模型 map task的实现 读数据：TextInputFormat SequenceFileInputFormat DBInputFormat portation 分区 调用Partitaioner 的getPartition 决定数据分区 reduce task的实现 读数据：下载"区"数据，并且合并多个"同区"并且排序 写数据：TextInputFormat SequenceFileOutputFormat DBOutputFormat GroupingComparator：分组 确定那些数据属于同一组 对倾斜数据的处理 1. 通过Combiner组件进行maptask端局部聚合数据减轻倾斜影响 2. 通过打算倾斜数据来消除倾斜的影响，通过在Key值后面添加随机值，这样就可以均衡的分布在ReduceTaks端。 MapReduce编程模型具体实现及处理流程： MRAppMaster YarnChild（maptask/reducetask） main() 1. MapTask: ->TextInputFormat ->LineRecordFromat ->Mapper ->map() ->context ---> MapOutputCollector 环形缓存,存在大小限制 ->spilter (80%) 分区(partation)，排序(compare) ->write 溢出文件(可能包含多个文件，有序文件) 写本地磁盘 ->merge 分区有序，分区索引文件 多个maptask会生成多个merge文件 2. Shuffle: Store && Rest map task 生成的数据传输给reduce task 的过程 多个maptask会生成多个merge文件,这些文件会保存在NodeManager中，NodeManager具有Web服务，ReduceTask会通过Web服务下载merge文件，进行处理 3. ReduceTask -> http下载：从多个DataManager中下载merge文件下载单个分区的KV数据，多个文件合并为一个文件
lambda表示的是匿名函数,不需要用def来声明,一句话就可以声明出一个函数
MapReduce是一个简单的数据处理模型，map与reduce的输入和输出类型都为key-value形式的键值对。
MapReduce是一个编程模型，以及处理和生成大型数据集的一个相关实现，它适合各种各样的现实任务。用户指定计算的map和reduce函数。底层运行系统自动地将大规模集群机器间的计算并行化，处理机器故障，以及调度机器间通信以充分利用网络和磁盘。程序员会发现这个系统很好使用：在过去的去年中，超过一万个不同的MapReduce程序已经在Google内部实现，平均每天有十万个MapReuce作业在Google集群上被执行，每天总共处理20PB以上的数据。
在第四篇博文《初识MapReduce》中，我们认识了MapReduce的八大步骤，其中在Reduce阶段总共三个步骤，如下图所示：
运行Job.waitForCompletion()，先使用JobSubmitter提交Job，在提交之前，会在Job的作业目录中生成以下文件： job.split：当前Job的切片信息，有几个切片对象 job.splitmetainfo：切片对象的属性信息 job.xml：job所有的属性配置
数据流 首先定义一些属于。MapReduce作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元:它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分成若干个小任务（task）来执行，其中包括两类任务，map任务和reduce任务。 有两类节点控制着作业执行过程，：一个jobtracker以及一系列tasktracker。jobtracker通过调度tasktracker上运行的任务，来协调所有运行在系统上的作业。tasktracker在运行任务的同时，将运行进度报告发送给jobtracker，jobtracker由此记录每项作业任务的整体进度情况。如果其中一个任务失败，jobtracker可以再另外衣tasktracker节点上重新调度该任务。 Hadoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小数据块，称为输入分片（input split）或简称分片。Hadoop为每个分片构建一个map任务，并由该任务来运行用户自定义的map函数从而处理分片中的每条记录。 拥有许多分片，意味着处理每个分片所需要的时间少于处理整个输入数据所花的时间。因此，如果我们并行处理每个分片，且每个分片数据比较小，那么整个处理过程将获得更好的负载平衡，因为一台较快的计算机能够处理的数据分片比一台较慢的计算机更多，且成一定比例。即使使用相同的机器，处理失败的作业或其他同时运行的作业也能够实现负载平衡，并且如果分片被切分的更细，负载平衡的质量会更好。 另一方面，如果分片切分的太小，那么管理分片的总时间和构建map任务的总时间将决定着作业的整个执行时间。对于大多数作业来说，一个合理的分片大小趋向于HDFS的一个块的大小，默认是64MB，不过可以针对集群调整这个默认值，在新建所有文件或新建每个文件时具体致死那个即可。 Hadoop在存储有输入数据（Hdfs中的数据）的节点上运行map任务，可以获得最佳性能。这就是所谓的数据本地化优化。现在我们应该清楚为什么最佳分片大小应该与块大小相同：因为它是确保可以存储在单个节点上的最大输入块的大小。如果分片跨越这两个数据块，那么对于任何一个HDFS节点，基本上不可能同时存储这两个数据块，因此分片中的部分数据需要通过网络传输到map任务节点。与使用本地数据运行整个map任务相比，这种方法显然效率更低。 map任务将其输出写入本地硬盘，而非HDFS，这是为什么？因为map的输出是中间结果：该中间结果由reduce任务处理后才能产生最终输出结果，而且一旦作业完成，map的输出结果可以被删除。因此，如果把它存储在HDFS中并实现备份，难免有些小题大做。如果该节点上运行的map任务在将map中间结果传送给reduece任务之前失败，Hadoop将在另一个节点上重新运行这个map任务以再次构建map中间结果。 reduce任务并不具备数据本地化的优势——单个reduce任务的输入通常来自于所有mapper的输出。在下面的李宗中，我们仅有一个reduce任务，其输入是所有map任务的输出。因此，排过序的map输出需要通过网络传输发送到运行reduce任务的节点。数据在reduce端合并，然后由用户定义的reduce函数处理。reduce的输出通常存储在HDFS中以实现可靠存储。对于每个reduce输出的HDFS块，第一个副本存储在本地节点上，其他副本存储在其他机架节点中。因此，reduce的输出写入HDFS确实需要占用网络带宽，但这与正常的HDFS流水线写入的消耗一样。 一个reduce任务的完成数据流如下：虚线框表示节点，虚线箭头表示节点内部数据传输，实线箭头表示节点之间的数据传输。
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concat()方法可以在现有数组全部元素基础上创建一个新数组，它首先会创建一个当前数组的副本，然后再把它的参数添加到副本末尾，最后返回这个新构建的数组。如果传入一个或多个数组，则 concat()会把这些数组的每一项都添加到结果数组。如果参数不是数组，则直接把它们添加到结果数组末尾：
java8 流相关的操作中,我们把它理解 "累加器",之所以加引号是因为他并不仅仅是加法
上面的函数改成将所有元素的值加2 可能大家会说，这还不简单，直接把return里的1改成2就行了。但是真的行吗？如果函数被多个地方使用，而其他地方并不想加2，怎么办？这好办，把变得那部分抽出来，让调用者自己传.
map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。 第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。 map() 函数语法：map(function, iterable, …)
Hadoop MapReduce是一个软件框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。
1，FetchTask 不执行mapreduce，提高速度 设置的三种方式： 方法一： set hive.fetch.task.conversion=more; 方法二： bin/hive --hiveconf hive.fetch.task.conversion=more 方法三： 上面的两种方法都可以开启了Fetch任务，但是都是临时起作用的；如果你想一直启用这个功能，可以在${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml <property> <name>hive.fetch
首先map task会从本地文件系统读取数据，转换成key-value形式的键值对集合
秉承着一切皆对象的理念，我们再次回头来看函数(function)。函数也是一个对象，具有属性（可以使用dir()查询）。作为对象，它还可以赋值给其它对象名，或者作为参数传递。 lambda函数 在展开之前，我们先提一下lambda函数。可以利用lambda函数的语法，定义函数。lambda例子如下： func = lambda x,y: x + y print func(3,4) lambda生成一个函数对象。该函数参数为x,y，返回值为x+y。函数对象赋给func。func的调用与正常函数无异。 以上定义
HBase是一个面向列的 NoSQL 分布式数据库，它利用HDFS作为底层存储系统。那么，HBase相对于传统的关系型数据库有什么不同呢？
Yarn是Hadoop2的产物。提到这个问题就不得不说下Hadoop1与Hadoop2的差别。详细的内容可参考博客：https://blog.csdn.net/jiangheng0535/article/details/12946529 。
当input的文件都很大，任务逻辑复杂，map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，来使得每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。 增加map的方法为：根据computeSliteSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M公式，调整maxSize最大值。让maxSize最大值低于blocksize就可以增加map的个数。
今天，同事小张 Q 我， 说自己辛苦花了一天的时间，基于 mongodb 数据库开发的待办统计功能一直报错！
简介 Google在2004年发表了一篇论文：MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters，介绍了他们内部如何实现和使用MapReduce。 简单地说，MapReduce是一个受限的分布式并行编程模型，可用于处理和输出很大的数据集。而编写MapReduce任务的用户只需要实现两个函数： Map函数：输入一个key/value数据，输出一个key/value形式的中间数据集。 Reduce函数：输入是一个中间数据的key和一个与这个key对应的
如果iterable的所有元素都是真的（或者iterable是空的），返回True。
reduce() 方法接收一个函数作为累加器（accumulator），数组中的每个值（从左到右）开始缩减，最终为一个值。 也就是说，这个累加器会从第一个累加值开始，不断对累加值和数组中的后续元素调用该累加器，直到数组中的最后一个元素，最后返回得到的累加值。
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