http://note.youdao.com/noteshare?id=db6a42debfcb09a1a6d54a497e760f68&sub=649D30D6AD144AB8AC13802E61B47E3E
1、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。
2、reduce 不具备本地化优势策略
reduce任务执行不具备就近原则，之后有个shuffer阶段，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。
3、.针对有一个128M的数据，依据本地化优先策略，怎样达到高速并发执行的效果？
因为128M有三个副本，设置切片大小128/3M，3个节点，每个节点处理三分之一，在依据本地化优先策略下，可以达到高速并发执行的效果。
示意图如下：