最近在学习大数据相关的东西，开这篇专题来记录一下学习过程。今天主要记录一下MapReduce执行流程解析
引子(我们需要解决一个简单的单词计数（WordCount）问题)
- 1000个单词
嘿嘿，1000单词还不简单，我们直接一句shell搞定
cat file | tr ' ' '
' | sort | uniq -c | sort -rk1 | head -n 20
- 1000G
感觉良好，写个简单的程序也很好解决。 - 1000*1000G
有点懵逼了。 - 1000*1000*1000G
这时候就该请出我们的主角MapReduce了，MapReduce能解决海量数据的计算，海到什么程度呢，理论上来说是无限。那么它是怎么解决这么大量的数据的呢？
MapReduce思想（分治思想）
| 分治思想 | MapReduce |
|---|---|
| 分解-求解 | 分：map |
| 合并 | 合：reduce |
- 下面来看看MapReduce的与单点程序具体执行流程比较
可以明显的看到和单点程序相比MapReduce数据来源于HDFS，在read data阶段作分片处理，把数据源按照不同的规模进行拆分；在process data阶段一样把任务分配给很多map来做；同样在write data阶段由一定数量的reduce来处理最终的结果。
- 上面流程是一个整体的架构图，让我们近一步看看单个MapReduce流程是怎么运行的
在这个阶段，一个map其实就是对应着一个split。map读取对应分片的数据，经过map函数（我们自己实现的）处理后并且经过partition到一个默认大小100M（可配置）的buffer上，当它写到80M（可配置）的时候，开始spill数据到文件，每次都会产生一个小文件，在spill的过程中写的时候会对数据进行sort（默认排序算法是快排）、Combiner。写到磁盘后每一个小文件都是有序的，那么这个多的小文件该怎么处理呢，不用想，肯定是merge，那么这么多有序的小文件，肯定是直接归并排序。每个map的数据merge完成以后，会根据不同的partition被fetch对应的reduce上面处理，reduce拿到这些数据先对数据进行merge，然后经过reduce函数（我们自己实现的）处理，并且合并多个reduce结果得到最终结果。
- 更进一步，继续深入
我们把上面的步骤进一步拆解，更详细的看看每一个步骤
MapReduce原理
- JobTracker 主进程，负责接收客户端作业提交，调度任务到作业节点，并提供监控任务节点状态及任务进度等功能，一个MapReduce集群有一个JobTracker节点
- TaskTraceker 运行JobTracker指派的任务，并且定期的汇报状态，通过心跳实现，每一次心跳包含可用map和reduce任务数目、占用数目以及运行中的任务详情等。
附上具体任务提交流程：
