hadoop基础：第二部分 关于MapReduce

Hadoop基础：第二章 关于MapReduce

mapReduce执行策略

map具备本地化优势策略

map执行时优先选择在存储HDFS数据的服务器上执行，其次在同机架的服务器上执行，最次在其他机架服务器上执行。

hadoop执行第一步是将输入数据分片（分成固定大小），单个分片大小要与HDFS最小数据单元相同，因为如果一个分片大于HDFS单元的话，就无法保证分片数据在同一台服务器上。如果跨服务器就会增加网络传输数据的时间消耗。

reduce 不具备本地化优势策略

reduce任务执行不具备就近原则，会通过网络将map执行结果传输之reduce处理的服务器中，在进行计算。

Hadoop处理流程

map对输入数据进行清洗、筛选工作，准备好具备计算条件的数据。

combiner函数在map执行之后执行（可选）（在map执行的服务器上执行），对map处理结果进行二次编辑。

combiner函数针对单个map结果进行编辑（局部编辑），使用前需考虑局部编辑与全局编辑的结果是否一至。如果不一致还是将编辑放在reduce过程中

reduce利用map（和combiner）执行结果进行计算，得到最终计算结果。