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输入数据
atguigu atguigu
ss ss
cls cls
jiao
banzhang
xue
hadoop -
输出数据
atguigu 2
banzhang 1
cls 2
hadoop 1
jiao 1
ss 2
xue 1 -
Mapper
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将MapTask传给我们的文本内容先转换成String
atguigu atguigu
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根据空格将这一行切分成单词
atguigu
atguigu
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将单词输出为<单词，1>
atguigu，1
atguigu，1
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Reduce
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汇总各个key的个数
atguigu，1
atguigu，1
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输出该key的总次数
atguigu，2
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Driver
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获取配置信息，获取job对象实例
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指定本程序的jar包所在的本地路径
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关联Mapper/Reduce业务类
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指定Mapper输出数据的kv类型
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指定最终输出的数据的kv类型
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指定job的输入原始文件所在目录
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指定job的输出结果所在目录
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提交作业
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MapReduce编程模型之Map和Reduce
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将作业拆分成Map阶段和Reduce
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Map阶段：Map Tasks
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Reduce阶段：Reduce Tasks
MapReduce编程模型之Map和Reduce
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准备map处理的输入数据
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Mapper处理
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Shuffle
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Reduce处理
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结果输出
核心概念
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Split：交由MapReduce作业来处理的数据块，是MapReduce中最小的计算单元
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HDFS：blocksize是HDFS中最小的存储单元 128M
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默认情况下：他们两是一一对应的，当然我们也可以手工设置他们之间的关系
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InputFormat
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OutputFormat
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Combiner
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Partitioner
MapReduce框架原理
InputFormat数据输入
切片与MapTask并行度决定机制
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MapTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个job的处理速度。
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MapTask并行度决定机制
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数据块：Block是HDFS物理上把数据分成一块一块
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数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行切片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储
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job提交流程源码解析
FileInputFormat切片源码解析（input.getSplits(job)）
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程序先找到你的数据存储的目录
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开始遍历处理（规划切片）目录下的每一个文件
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遍历第一个文件ss.txt（300M）
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获取文件大小fs.sizeOf(ss.txt)
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计算切片大小
computeSliteSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M
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默认情况下，切片大小=blocksize
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开始切，形成第一个切片：ss.txt---0:128M 第二个切片ss.txt---128:256M 第三切片ss.txt---256M:300M(每次切片时，都要判断切完剩下的部分是否大于块的1.1倍，不大于1.1倍就切分一块切片)
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将切片信息写到一个切片规划文件中，
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整个切片的核心过程在getSplit()方法中完成
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InputSplit只记录了切片的元数据信息，比如起始位置、长度以及所在的节点列表等。
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提交切片规划文件到YARN上，YARN上的MrAppMaster就可以根据切片规划文件计算开启MapTask个数
FileInputFormat切片机制
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切片机制
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简单地按照文件的内容长度进行切片
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切片大小，默认等于Block大小
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切片时不考虑数据集整体，而是逐个针对每个文件单独切片
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案例分析
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输入两个文件：file1.text 320M ，file2.txt 10M
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经过FileInputFormat的切片机制运算后，形成的切片信息如下：
file1.text.split1-- 0~128
file1.text.split2-- 128~256
file1.text.split3-- 256~320
file2.text.split1-- 0~10
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源码中计算切片大小的公式
Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize));
mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=1 默认值为1
mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=Long.MAXValue 默认值Long.MAXValue
因此，默认情况下，切片大小=blocksize。
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切片大小设置
maxsize（切片最大值）：参数如果调得比blockSize小，则会让切片变小，而且就等于配置的这个参数
minsize（切片最小值）：参数调的比blockSize大，则可以让切片变得比blockSize还大
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获取切片信息API
//获取切片的文件名称
String name = inputSplit.getPath().getName();
//根据文件类型获取切片信息
FileSplit inputSplit = (FileSplit)context.getInputSplit();
CombineTextInputFormat切片机制
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框架默认的TextInputFormat切片机制时对任务按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给一个MapTask，这样如果有大量小文件，就会产生大量的MapTask，处理效率极其低下。
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应用场景：
CombineTextInputFormat用于小分件过多的场景，它可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片中，这样，多个小文件就可以交给一个MapTask处理。