学习一

PageRank 网页之间有联系，有相互引用关系，在百度搜索时候网页出现先后顺序，引用关系的越多越重要 对于数据量特别大的计算需要PageRank，采用mapreduce的计算模型。把一个大的数据量拆分成小的数据量。

拆分的过程叫map

把小部分汇总起来叫reduce

Mapreduce由map和reduce两个小部分组成。写程序写两个类，分别实现map和reduce；

2.Mapreduce的编程模型：

对于一台计算机无法完成的任务进行拆分（Map），每台计算机计算小任务，最后将任务进行汇总，的到最后的结果（Reduce）。Map reduce job三个类

（1）       Map的输出是reduce的输入

（2）       Map的输入是HDFS，输出到HDFS

（3）       过程有两次输入两次输出，都是（key，value）

<key1,value1>是map的输入

<key2,value2>是map的输出

<key3,value3>是reduce的输入

Value3的数据类型和value2一样，value3是一个集合，value3的每个元素是value2

<key4,value4>是reduce的输出

（4）       一个任务：job=map+reduce

（5）       <key,value>都是Hadoop自己的数据类型

String->text int->IntWritable

Null->NullWritable

Double->doubleWritable

所有的Hadoop数据类型必须实现Hadoop的序列化（实现接口Writable）

（6）       如果一个类实现Writablle的接口，他的对象就可以作为输入和输出

一个mapreduce的程序不能独立进行