# MapReduce应用开发简介
#### MapReduce简介
Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理数T级别的数据集。
一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。
MapReduce主要特点如下：
- 大规模并行计算
- 适用于大型数据集
- 高容错性和高可靠性
- 合理的资源调度
 
#### 常用概念
- Hadoop Shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，终止MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。
  
- MapReduce输入输出（InputFormat、OutputFormat） MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据集，读取数据并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat，把生成的键值对输出为特定格式的数据。
  map、reduce两个阶段都处理在\<key,value\>键值对上，也就是说，框架把作业的输入作为一组\<key,value\>键值对，同样也产出一组\<key,value\>键值对作为作业的输出，这两组键值对的类型可能不同。对单个map和reduce而言，对键值对的处理为单线程串行处理。
  框架需要对key和value的类（classes）进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writable接口。另外，为了方便框架执行排序操作，key类必须实现WritableComparable接口。
  一个MapReduce作业的输入和输出类型如下所示：
  (input)\<k1,v1\> ---\> map ---\> \<k2,v2\> ---\> 汇总数据 ---\> \<k2,List(v2)\> ---\> reduce ---\> \<k3,v3\>(output)
  
- 业务核心 应用程序通常只需要分别继承Mapper类和Reducer类，并重写其map和reduce方法来实现业务逻辑，它们组成作业的核心。
  
- MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节，以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。
  
- 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
  
- 混洗 从Map任务输出的数据到Reduce任务的输入数据的过程称为Shuffle。
  
- 映射 用来把一组键值对映射成一组新的键值对。