分步式并行计算框架Map Reduce
是指实现某项任务或某项工作从开始到结束的计算过程或流的结构
MapReduce计算框架图示：
分布式并行计算架构
一个大的任务被拆分成多个小任务，每个小任务同时执行。按照执行流程进行计算。
MapReduce核心思想
分而治之，先分后和（只有一个模型）
Map负责数据拆分 map: [k1,v1] → [(k2,v2)]
Reduce负责数据合并 reduce: [k2, {v2,…}] → [k3, v3]
提醒：Mapreduce的输入是一个目录，那么会将目录内的所有文件进行读取计算，
若是一个文件，那么只计算该文件。
Mapreduce的输出路径绝对不能已存在
MapReduce执行流程
Partition的计算逻辑
对map输出的key 取哈希值，用这个哈希值与reducetask的值取余。余几，就将这个key，value放在
对应的分区编号里（分区有多个编号）。
Combiner作用
Map结束后，在Map端进行局部聚和。作用：较少网络传入次数，降低了网络开销。
Split对数据进行逻辑切分
hdfs数据块大小是128 ，split 逻辑切分数据块大小是128M
HDFS 128 是存储层面的概念，是切分数据的分界点。
split 128 是一个逻辑切分。
这两个128没有关系。
Map 输出数据到内存
map输出的数据写入环形缓冲区（内存），缓冲区的默认大小是100M（可修改）。当数据达到阈值（默认0.8-可修
改）时，环形缓冲区进行flash,
环形缓冲区：数据在输出的同时，数据也可以写入空余的空间内。
当flash的数据个数达到一定的数量时（默认4个）。对数据进行合并（merge）。
Reduce在Map拷贝数据
Map 输出的结果写入本地，reduce主动发出拷贝进程到Map端拷贝数据。
reduce获取大数据后，将数据写入内存，当数据达到阈值时进行flash.
当flash的个数达到一定的量时，进行合并，最终发送给reduce
总结
流程角度
内存角度
Shuffle阶段是在Map的输出到Reduce的输入
扩展
在MR（MapReduce）阶段可以优化的点
1、加大环形缓冲区的内存
2、增大缓冲区阈值的大小 （考虑剩余的空间是不是够系统使用）
3、对输出的进行压缩（压缩-解压的过程会消耗CPU）
4、让Map端的达到最高效率（尽量减少环形缓冲区flush的次数，减少磁盘IO 的使用次数）
5、让reduce端的达到最高效率（尽量减少环形缓冲区flush的次数，尽量将数据放在内存上进行计算）
集群优化的核心思路是什么
在网络带宽、磁盘IO是瓶颈的前提下
能不使用IO 网络就不使用，在必须使用的前提下，能少用就少用。
所有的，只要能够减少网络带宽的开销，只要能够减少磁盘io的使用的次数的配置项，都是集群调优的可选项。
（可选项包括： 软件层面【系统软件和集群软件】，硬件层面，网络层面）