初始hadoop的mapreduce框架

mapreduce是一个集成框架，这个继承框架是处理海量数据的并且是一个分布式的，就是有多个及其共同组成了同一个集群来提供服务。

mapreduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架。
他解决了
数据分布式存储
作业调度
容错
机器间通信等复杂问题

首先是数据分布式存储，其实hadoop本身是不存储数据的，那么数据其实是存储到hdfs上，hadoop生态的底层是hdfs然后再往上走就是一个mapreduce，其实这个mapreduce是不存数据的，它只负责计算，其实它的数据都存储到hdfs上，mapreduce它的计算目标数据就是来自hdfs上，所以mapreduce仅仅是做计算的，存储是hdfs接管。

作业调度
就是说因为整个mapreduce集群不可能被一个任务都占用了，也就是说他是共享资源，任何人都可以提交任务，并且它的遵循先进先出原则，就是任务执行成功之后就会退出，然后接下一个。

容错
比如服务器出现故障，或者任务故障，只要不是你的代码导致的，那么这个集群帮我能自动识别网络不通畅，找出问题，或者帮我在切换到其他节点上。这里面就是存在一个如何切换到其他节点上，和及一致性哈希。
传统的hash：
val = value%i；
（在一般的取值情况下，i的取值跟value有关，value若为16
位的，则i为2^16=65536,如果value为32位的，则i为2^32= 4 294 967 296）
在传统的hash算法中，如果一个节点宕掉了，那么就无法存储数据的。
一致性hash解决了这个问题，相当一个环上，假设是32位的，则有4295967296个位置进行一个映射，从0—–2^32-1个节点，当一个需求来临时，他会映射到换上一个随机的位置，然后顺时针找最近的节点进行存储或者被服务，当这个节点宕掉时，他会自动顺时针寻找下一个节点进行存储或者被服务。当然，当这个节点变好时，就会进行还原。

机器间通信等复杂问题：
mapreduce中有两个角色，一个主一个从。

mapreduce里面最核心的一个思想，就是分治思想
分：map
.把复杂问题分解为若干简单的任务。
合：reduce
大计算-按输入数据，划分计算任务
mapreduce的计算流程

hadoop中将mapreduce的输入数据划分成等长的小数据块，称为input split(简称分片)，hadoop将每个分片构建一个map任务，一般一个分片大小趋向于hdfs的一个块的大小，默认是64MB。
要执行一个简单的mapreduce任务：

首先由客户端提交一个mapreduce作业，然后向jobtracker发送信息，他会寻找最近的节点和tasktracker来运行任务，将他的作业信息存储到hdfs上(默认为三个备分，存储在多个节点上)，

然后由tasktracker执行任务，读取hdfs，

然后建立数据进行分割，分成不同的块，然后进行记录，

进行map输出，

将map得到的结果进行partition，(也就是一致性hash将任务分配到不同的机器上)，

然后进行sort(排序)，(这里面还有combiner，但一般情况下不用，虽然会减少节点压力，但是如果用上了，可能会和最终的结果有些误差，在一些项目中)

将得到的结果merge(融合)，送到reduce，

然后reduce输出后的结果存储到hdfs上去。整个过程结束。