我不喜欢照搬书上的东西，我觉得那样写个blog没多大意义，不如直接把那本书那一页告诉大家，来得省事。我喜欢将我自己的理解。所以我会说说我对于Hadoop对大量数据进行处理的理解。如果有理解不对欢迎批评指责，不胜感激。
Hadoop为何有如此能耐？
Hadoop之所以能处理大量数据，是因为他提供了一个让大量机器同时处理问题的一个框架，而且高扩展性，可以随时添加机器进来。我曾经和学长讨论过Hadoop和高性能计算机，当时我说这个就像，小白对阵大侠，大侠是高性能计算，小白是普通机器。大侠只有一个，小白却能有千千万万。一个小白肯定拼不过大侠，上十个小白，百个小白……迟早小白会超过大侠。那么如何让一群性能不是很强劲的电脑结合起来，产生惊人的处理能力呢？就是通过Hadoop系统来实现。
什么是MapReduce
Hadoop的文件系统，对于节点管理，最终还是为了进行运算。所以其中最主要的运算核心还是MapReduce。有些书上会吧Map和Reduce翻译过来讲，我觉得很生硬，不如直接用英文来的好。不翻译过来的前提要明白Map和Reduce的内在含义。Map原意是地图，计算机上多为映射，怎么个映射法？其实就是某个键值对映射到固定的reduce。那reduce又是什么，开始我也不明白，为什么不用compute了？后来算是明白了，其实reduce是对数据集进行精简，然后得出相应结果。所以叫reduce减少的意思，有翻译为归并。
为什么提出Map和Reduce
当我们手中有大量数据的时候，如何对数据进行处理，比如去重，排序等甚至更加复杂的处理呢？我们又要如何来用多台机器对数据进行处理？
要是我，我肯定会将大量的数据进行分类，同一类的数据集给同一台机器来处理。怎么分？怎么处理呢？这就需要看到底要对数据做那些处理了。
而这种先分类后处理的想法就是MapReduce的过程。其中分类的具体过程在mapreduce结构中称为shuffle，下面讲解mapreduce的过程中会包涵在其中，但不会单独提出来讲。
如果不对数据分类，意味着不能用多台机器对数据进行处理，因为会出现机器处理的数据之间存在某些重要的联系，这些联系决定了这类数据一定要在同一台机器上运行。所以，运算前对数据进行分类是必要的准备。也就是Map的过程，将有联系的数据分到一起，然后交给相应的reduce做处理。Reduce是对数据进行最终目的性的处理。
MapReduce的细节处理
首先对大量的数据进行简单的分割，如下图所示，每一个split的大小可能是64M也可能是128M其大小是由硬盘传输速度决定的。
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图1.HDFS对大量数据进行分块
Map过程
对于每个split交给一个map来处理。过程如下。Map的输入是split里面的一行，key为偏移量，value就是该行的内容。处理的结果放入一个容器中，容器填满了就溢出到硬盘，溢出的过程会对数据进行partition和sort。Sort很容易理解，关键是partition，partition也就是前面说的分类，这一部最终决定该键值对未来会交给哪个reduce。但所有map运行完了，就会有一堆spill。当然在map的过程中reduce的准备阶段以及开始，reduce的准备阶段就是把本reduce对应的partition移动到本地来。但要进行reduce操作一定要等所有map结束，属于本reduce的partition全部移到本地，然后真正进入reduce阶段。
图2.Map过程
Reduce 阶段
首先数据准备，也就是上面说的，将属于本reduce的partition移动到本地来。然后进行排序最后成为reduce 的运算数据。Reduce才是真正对数据进行相应的处理产生最终结果。在map和reduce有一个环节—shuffle。我已经融合在了上面说介绍的步骤里面了。Shuffle指的就是数据通过map进行初步处理后，将同一类的数据分发给同一个reduce。
图3.map+reduce过程