MapReduce适合PB级以上海量数据的离线处理
MapReduce不擅长什么
实时计算
像MySQL一样，在毫秒级或者秒级内返回结果
流式计算
MapReduce的输入数据集是静态的，不能动态变化
MapReduce自身的设计特点决定了数据源必须是静态的
DAG计算
多个应用程序存在依赖关系，后一个应用程序的输入为前一个的输出
MapReduce编程模型
MapReduce将作业job的整个运行过程分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段
Map阶段由一定数量的Map Task组成
输入数据格式解析：InputFormat
输入数据处理：Mapper
数据分组：Partitioner
Reduce阶段由一定数量的Reduce Task组成
数据远程拷贝
数据按照key排序
数据处理：Reducer
数据输出格式：OutputFormat
InputFormat
文件分片（InputSplit）方法
处理跨行问题
将分片数据解析成key/value对
默认实现是TextInputFormat
extInputFormat
Key是行在文件中的偏移量，value是行内容
若行被截断，则读取下一个block的前几个字符
Split与Block
Block
HDFS中最小的数据存储单位
默认是64MB
Spit
MapReduce中最小的计算单元
默认与Block一一对应
Block与Split
Split与Block是对应关系是任意的，可由用户控制
Combiner
Combiner可做看local reducer
合并相同的key对应的value（wordcount例子）
通常与Reducer逻辑一样
好处
减少Map Task输出数据量（磁盘IO）
减少Reduce-Map网络传输数据量(网络IO)
如何正确使用
结果可叠加
Sum(YES!)，Average（NO!）
Partitioner
Partitioner决定了Map Task输出的每条数据交给哪个Reduce Task处理
默认实现：hash(key) mod R
R是Reduce Task数目
允许用户自定义
很多情况需自定义Partitioner
比如“hash(hostname(URL)) mod R”确保相同域名的网页交给同一个Reduce Task处理
Map和Reduce两阶段
Map阶段
InputFormat（默认TextInputFormat）
Mapper
Combiner（local reducer）
Partitioner
Reduce阶段
Reducer
OutputFormat（默认TextOutputFormat）
MapReduce编程模型—内部逻辑
MapReduce编程模型—外部物理结构
MapReduce 2.0架构
Client
与MapReduce 1.0的Client类似，用户通过Client与YARN交互，提交MapReduce作业，查询作业运行状态，管理作业等。
MRAppMaster
功能类似于 1.0中的JobTracker，但不负责资源管理；
功能包括：任务划分、资源申请并将之二次分配个Map Task和Reduce Task、任务状态监控和容错。
MapReduce 2.0容错性
MRAppMaster容错性
一旦运行失败，由YARN的ResourceManager负责重新启动，最多重启次数可由用户设置，默认是2次。一旦超过最高重启次数，则作业运行失败。
Map Task/Reduce Task
Task周期性向MRAppMaster汇报心跳；
一旦Task挂掉，则MRAppMaster将为之重新申请资源，并运行之。最多重新运行次数可由用户设置，默认4次。
数据本地性
什么是数据本地性（data locality）
如果任务运行在它将处理的数据所在的节点，则称该任务具有“数据本地性”
本地性可避免跨节点或机架数据传输，提高运行效率
数据本地性分类
同节点(node-local)
同机架(rack-local)
其他（off-switch）
推测执行机制
作业完成时间取决于最慢的任务完成时间
一个作业由若干个Map任务和Reduce任务构成
因硬件老化、软件Bug等，某些任务可能运行非常慢
推测执行机制
发现拖后腿的任务，比如某个任务运行速度远慢于任务平均速度
为拖后腿任务启动一个备份任务，同时运行
谁先运行完，则采用谁的结果
不能启用推测执行机制
任务间存在严重的负载倾斜
特殊任务，比如任务向数据库中写数据
常见MapReduce应用场景
简单的数据统计，比如网站pv、uv统计
搜索引擎建索引 （mapreduce产生的原因）
海量数据查找
复杂数据分析算法实现
聚类算法
分类算法
推荐算法
图算法
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