一、MapReduce程式設計模型

        MapReduce將作業的整個執行過程分為兩個階段：Map階段和Reduce階段
        Map階段由一定數量的Map Task組成
            輸入資料格式解析：InputFormat
            輸入資料處理：Mapper
            資料分組：Partitioner
       Reduce階段由一定數量的Reduce Task組成
            資料遠端拷貝
            資料按照key排序
            資料處理：Reducer
            資料輸出格式：OutputFormat

二、MapReduce工作原理圖

三、MapReduce程式設計模型—內部邏輯

四、MapReduce程式設計模型—外部物理結構

五、MapReduce程式設計模型—InputFormat 

        5.1 InputFormat  API

       5.2 InputFormat 負責處理MR的輸入部分.
          有三個作用:
         1驗證作業的輸入是否規範.
         2把輸入檔案切分成InputSplit. (處理跨行問題)
         3提供RecordReader 的實現類，把InputSplit讀到Mapper中進行處理.

       5.3  InputFormat類的層次結構

六、MapReduce程式設計模型—Split與Block

        6.1 Split與Block簡介

        Block: HDFS中最小的資料儲存單位,預設是64MB
        Spit: MapReduce中最小的計算單元,預設與Block一一對應
        Block與Split: Split與Block是對應關係是任意的，可由使用者控制.

        6.2 InputSplit

        在執行mapreduce之前，原始資料被分割成若干split，每個split作為一個map任務的輸入，在map執行過程中split會被分解成一個個記錄（key-value對），map會依次處理每一個記錄。
        1.FileInputFormat只劃分比HDFS block大的檔案，所以FileInputFormat劃分的結果是這個檔案或者是這個檔案中的一部分.                
        2.如果一個檔案的大小比block小，將不會被劃分，這也是Hadoop處理大檔案的效率要比處理很多小檔案的效率高的原因。
        3.  當Hadoop處理很多小檔案（檔案大小小於hdfs block大小）的時候，由於FileInputFormat不會對小檔案進行劃分，所以每一個小檔案都會被當做一個split並分配一個map任務，導致效率底下。例如：一個1G的檔案，會被劃分成16個64MB的split，並分配16個map任務處理，而10000個100kb的檔案會被10000個map任務處理。   

七、TextInputFormat

       1.TextInputformat是預設的處理類，處理普通文字檔案。
       2.檔案中每一行作為一個記錄，他將每一行在檔案中的起始偏移量作為key，每一行的內容作為value。
       3.預設以\n或回車鍵作為一行記錄。
       4.TextInputFormat繼承了FileInputFormat。

八、其他輸入類

      ◆    CombineFileInputFormat
              相對於大量的小檔案來說，hadoop更合適處理少量的大檔案。
              CombineFileInputFormat可以緩解這個問題，它是針對小檔案而設計的。
      ◆    KeyValueTextInputFormat
              當輸入資料的每一行是兩列，並用tab分離的形式的時候，KeyValueTextInputformat處理這種格式的檔案非常適合。
      ◆    NLineInputformat
             NLineInputformat可以控制在每個split中資料的行數。

      ◆    SequenceFileInputformat  
              當輸入檔案格式是sequencefile的時候，要使用SequenceFileInputformat作為輸入。

九、自定義輸入格式

        1）繼承FileInputFormat基類。
        2）重寫裡面的getSplits(JobContext context)方法。
        3）重寫createRecordReader(InputSplit split,TaskAttemptContext context)方法。

        【研究下原始碼】

十、MapReduce程式設計模型—Combiner

          1 每一個map可能會產生大量的輸出，combiner的作用就是在map端對輸出先做一次合併，以減少傳輸到reducer的資料量。
          2 combiner最基本是實現本地key的歸併，combiner具有類似本地的reduce功能，合併相同的key對應的value（wordcount例子），通常與Reducer邏輯一樣。
          3 如果不用combiner，那麼，所有的結果都是reduce完成，效率會相對低下。使用combiner，先完成的map會在本地聚合，提升速度。

          好處：①減少Map Task輸出資料量（磁碟IO）②減少Reduce-Map網路傳輸資料量(網路IO)

         【注意：Combiner的輸出是Reducer的輸入，如果Combiner是可插拔（可有可無）的，新增Combiner絕不能改變最終的計算結果。所以Combiner只應該用於那種Reduce的輸入key/value與輸出key/value型別完全一致，且不影響最終結果的場景。比如累加，最大值等。】

十一、MapReduce程式設計模型—Partitioner

       1.Partitioner決定了Map Task輸出的每條資料交給哪個Reduce Task處理
       2.預設實現：HashPartitioner是mapreduce的預設partitioner。計算方法是 reducer=(key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks，得到當前的目的reducer。(hash(key) mod R 其中R是Reduce Task數目)
       3.允許使用者自定義
     很多情況需自定義Partitioner比如“hash(hostname(URL)) mod R”確保相同域名的網頁交給同一個Reduce Task處理

十二、Reduce的輸出

      ◆    TextOutputformat 
              預設的輸出格式，key和value中間值用tab隔開的。 
      ◆    SequenceFileOutputformat 
             將key和value以sequencefile格式輸出。 
      ◆    SequenceFileAsOutputFormat 
             將key和value以原始二進位制的格式輸出。 
      ◆    MapFileOutputFormat 
             將key和value寫入MapFile中。由於MapFile中的key是有序的，所以寫入的時候必須保證記錄是按key值順序寫入的。 
      ◆    MultipleOutputFormat 
             預設情況下一個reducer會產生一個輸出，但是有些時候我們想一個reducer產生多個輸出，MultipleOutputFormat和MultipleOutputs可以實現這個功能。（還可以自定義輸出格式，序列化會說到）

十三、MapReduce程式設計模型總結

        1.Map階段
            InputFormat（預設TextInputFormat）
            Mapper
           Combiner（local reducer）
           Partitioner
        2.Reduce階段
           Reducer
           OutputFormat（預設TextOutputFormat）