1MapReduce是什么

​​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。这个定义里面有着这些关键词，

一是软件框架，二是并行处理，三是可靠且容错，四是大规模集群，五是海量数据集。

(资料图片)

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2 MapReduce做什么

MapReduce擅长处理大数据，它为什么具有这种能力呢？这可由MapReduce的设计思想发觉。MapReduce的思想就是“分而治之”。

（1）Mapper负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理。“简单的任务”包含三层含义：

一是数据或计算的规模相对原任务要大大缩小；二是就近计算原则，即任务会分配到存放着所需数据的节点上进行计算；三是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。

（2）Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。至于需要多少个Reducer，用户可以根据具体问题，通过在mapred-site.xml配置文件里设置参数mapred.​​​​reduce​​​​.tasks的值，缺省值为1。

一个比较形象的语言解释MapReduce：　　

我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架，我数2号书架。这就是“Map”。我们人越多，数书就更快。

现在我们到一起，把所有人的统计数加在一起。这就是“Reduce”。​​

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3 MapReduce工作机制

实体一：客户端，用来提交MapReduce作业。

实体二：JobTracker，用来协调作业的运行。

实体三：TaskTracker，用来处理作业划分后的任务。

实体四：HDFS，用来在其它实体间共享作业文件。