Hadoop点滴-初识MapReduce（2）

1. 术语：
1. job（作业）：客户端需要执行的一个工作单元，包括输入数据、MP程序、配置信息
2. Hadoop将job分成若干task（任务）来执行，其中包括两类任务：map任务、reduce任务。这些任务在集群的节点上，并通过YARN进行调度
3. Hadoop将MP输入数据划分成等长的小数据块，成为“输入分片（input split）。Hadoop为每个分片构建一个map任务
4. 多余大多数作业来说，一个合理分片大小趋向于HDFS的一个块的大小，默认128MB。每个新建文件可以单独指定块大小
5. Hadoop在数据分片所在的节点上运行map任务，即所谓的”数据本地化优化“。
6. 仅仅在非常偶然的情况下（该情况基本不会发生），将map任务分配的计算节点与数据节点分开
7. 分片大小与块大小相同：优势：确保可以存储在单个节点上的最大输入块的大小，如果分片跨越两个数据块，那么对于任何一个HDFS节点，基本上都不可能同时存储这两个数据块
8. map任务将其输出写入本地磁盘，而非HDFS，因为map的输出是中间结果。
9. reduce任务并不具备数据本地化优势，
10. 单个reduce任务的输入通常来自于所有map的输出；
11. reduce的输出通常存储在HDFS中以实现可靠存储。
12. reduce输出的第一个副本存储在本地节点上，其他副本出于可靠性考虑存储在其他机架的节点中。因此，reduce输出写入HDFS确实需要占用网络带宽。
13. reduce任务的数量并非由输入数据的大小决定，而是独立指定的。
14. 可将map输出进行分区，对每个分区指定和一个reduce任务
15. 存在物reduce的MP数据流？？？？
16. combiner函数
    1. 集群上的可用带宽限制 MapReduce作业的数量，因此尽量避免map和reduce任务之间的数据传输时有利的。
    2. Hadoop允许用户针对map任务的输出指定一个combiner
    3. combiner接口与reduce相同，代码也可与reduce完全相同，但不能以偏概全，例如，求平均值的reduce代码，不能用于combiner
    4. combiner的作用：将map的结果预先reduce。
17. MapReduce框架保证了键的有序性
18. 通过Hadoop Streaming ，可以使用非java语言，实现mapreduce计算架构；
19. 通过Hadoop Streaming ，利用Hadoop的job管理功能，实现ruby、shell的mapreduce计算
20. Hadoop Streaming 使用Unix标准流作为Hadoop和应用程序之间的接口，所以我们可以使用任何编程语言通过标准输入输出来写Mapreduce程序。
21. Hadoop Streaming 语法
2. 1. 1.         hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar
      2.             -input input/ncdc/sample.txt
      3.             -output output
      4.             -mapper xxx.rb
      5.     　　-reducer yyy.rb