在之前的Hadoop是什么中已经说过MapReduce采用了分而治之的思想，MapReduce主要分为两部分，一部分是Map——分，一部分是Reduce——合
MapReduce全过程的数据都是以键值对的形式存在的
首先，我们假设我们有一个文件，文件中存了以下内容
hive spark hive hbase
hadoop hive spark
sqoop flume scala
这里涉及到一个偏移量（一个字符或空格为1位）
第一行的偏移量为0，内容为“hive spark hive hbase”
第二行的偏移量为21，内容为“hadoop hive spark”
第三行的偏移量为39，内容为“sqoop flume scala”
- Map
- 输入
MapReduce处理的数据是从HDFS中读出来的
以偏移量为key，内容value，则存在：
（0，“hive spark hive hbase”）
（21，“hadoop hive spark”）
（39，“sqoop flume scala”）- 输出
将输入的value中的词以空格为分割逐个取出来做key，1做value存起来
（hive，1）
（spark，1）
（hive，1）
（hbase，1）
（hadoop，1）
注意：有多少行，Map就要循环做几次
- shuffle（之后会详细说，这里简单解释）
- 输入
map的输出- 输出
相同的key的value进行合并
这里合并不是进行累加或别的运算，而是合并到一个集合中
（hive，[1,1,1]）
（spark,[1,1]）
（hbase，[1]）
（hadoop，[1]）
。。。。。。
- reduce
- 输入
shuffle的输出- 输出
根据业务将value进行合并
例如当前的业务就会将value进行累加
MapReduce处理数据五步走
整个MapReduce程序，所有数据以（key，value）形式流动
- 第一步：input
正常情况下不需要写代码
仅仅在MapReduce程序运行的时候指定一个路径即可
- 第二步：map（核心）
map（key，value，output，context）
key：每行数据的偏移量——基本没用
value：每行数据的内容——真正需要处理的内容
- 第三步：shuffle
不需要写代码
- 第四步：reduce（核心）
reduce（key，value，output，context）
key：业务需求中的key
value：要聚合的值
- 第五步：output
正常情况下不需要写代码
仅仅在MapReduce程序运行的时候指定一个路径即可
- 工作原理