MapReduce:
概念：MapReduce主要是分布式编程的一个编程模型
优势：
1、允许我们处理输入输出的限制
2、他是个无共享架构，每个节点可以并行处理该节点上的数据， 无需包含其他节点的运行情况
3、他能高效处理可能因为硬件问题造成的各种执行故障
4、数据局部性，就是说代码找到数据所在节点，并在该节点对数 据进行处理
5、他是从开发人员那里提炼分布是分层的一种办法。在编写程序时，不需要编写多线程程序。mapreduce确保代码能够获得不同节点上的数据，同时并行无间断的处理数据
mapreduce流的六个阶段：
1、input:mapper读取数据块
2、split:mapper从基于记录的数据块中将每条记录传递给map函数（对记录的识别非常重要）
3、mapping：mapper的业务逻辑会构成一张图
4、shuffling:把多个节点上的具有相同key的mapper输出数据被聚合起来，重新排序，传送给一个单独的reducer
5、reduceing:做最后的聚合工作，并将数据存储回HDFS
6、final result:
例如
1、输入数据块
hbase pig oozie
hive hive oozie
hbase hive pig
2、执行split操作，生成key-value键：
k1=0,v1=hbase pig oozie
k2=16,v2=hive hive oozie
k3=32,v3=hbase hive pig
3、key-value建传输给mapper,生成list(k,v)
【注意：mapper的执行结果写回执行处理程序的本地节点上，而不是写到HDFS上】
4、根据key值，数据聚合，表达形式k,list(v)
5、对结果继续执行聚集，聚集结果写进RDFS。
