MapReduce基本概念与工作流程

MapReduce基本概念 

MapReduce其实是一个并行的计算框架，怎么理解呢？就是他会将一个任务分解成很多个任务给各个单位执行，然后将各个小任务的处理结果合并。这里的分配任务就是Map，合并结果就是Reduce，下面是基本原理图

Input split是将数据分片，然后提交到各个map tasks处理，处理的结果经过交换到对应的reduce tasks，在这里各个任务的结果将被统计处理，最后筛选出最终结果。

 MapReduce运行流程 

这里面的JobTracker和TaskTracker可以理解为两类不同的节点，其中JobTracker是管理节点，负责将分配Map任务和Reduce任务，Map端和Reduce端分别包含了很多个TaskTracker用于处理小任务，最终的输出结果输出到HDFS中存储

MapReduce容错机制 

MapReduce提供了可靠的容错机制，防止出现一些故障，主要有以下两点：

1. 重复执行：当任务出错后，首先重复执行，一般会重复四次，四次后仍出错放弃。

2. 推测执行：当JobTracker检测到某个TasksTracker相比于其他TaskTracker计算慢很多以后，会找一个另外的TaskTracker来计算，谁先计算完就采用谁的结果，慢的就会被终止。