本文主要是介绍看来这篇，再也不用怕面试官问你 MapReduce 原理了！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
导语
自从喵先生之前给小白讲了HDFS的故事，小白听的意犹未尽，整天缠着喵先生，想让他再继续讲讲hadoop框架内另外一个比较重要的MapReduce计算框架是啥。
目录
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MapReduce 是什么 -
MapReduce 的原理
1 MapReduce 是什么
喵先生说："MapReduce是hadoop的一个计算框架，说直白点就是hdfs负责存储，那么像其他统计、计算之类的事情就会交给MapReduce来做，分为map过程和reduce过程。 Map 过程是拆解，比如说有辆红色的小汽车，有一群工人，把它拆成零件了，这就是Map"
Reduce 过程是组合，我们有很多汽车零件，还有很多其他各种装置零件，把他们一阵拼装，变成变形金刚，这就是Reduce。
小白听了："这么听起来，感觉挺形象的，那么具体的map过程和reduce过程是如何。" "且听我慢慢给你讲解"，喵先生咽了咽口水。
2 MapReduce 的原理
喵先生说："首先我们来看下面的数据————学生的信息记录表"
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我们可以过滤出性别为1的数据； -
可以将性别字段中1转换成男且0转换成女； -
也可以将字段地址展开；
以上的过程就是map：以一条记录为单位做映射（过滤/转换/展开）
小白说："我感觉map的原理跟mysql的语法好像啊，select * from student where sex=1，都是对数据进行1条1条的处理." 喵先生："嗯，孺子可教，我们来继续看看reduce过程：我们想统计出学习各专业共有多少名同学时，需要将python、java、c进行分组，以这样的一组为单位进行统计计算。"
以上的过程就是reduce：以组为单位进行计算
小白说："这不就是mysql 里面 group by的原理嘛，以组为单位进行统计" 喵先生补充到："思想跟mysql的group by思想类似的"
最后喵先生继续总结到:" 输入数据按照以一条数据为单位进行映射（map方法），然后输出kv键值对，以组为单位作为reduce的输入进行计算，最终输出结果。" 好学的小白继续问到："嗯，我了解了mapreduce的大致过程，它如何从hdfs上取数据的呢，中间又是如何交互的呢" 喵先生：“不错哦小白，看来你还挺上进的，那咱们来看看mapreduce交互图，mapreduce分为4步”
分为4步：
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map任务通过split在hdfs上取数据，一个split对应一个map方法并输出key,value,partition格式数据 -
map任务将取出的数据放到内存中，并进行分区、分组排序。 -
reduce任务此时知道了 key所在的partition，到相应的文件分区（dfs）上拉取数据， -
并进行计算最终输出数据。
"为啥map不直接从hdfs上获取数据，中间非得用split获取呢？"小白挠挠头望着喵先生， 喵先生点点头对小白说:"这个问题非常赞，split默认大小等于hdfs上的一个block块大约是64M，但可以通过调整split的大小来应对不同的计算类型， 当我们运行CPU-bound(计算密集型),可以将split设置小一点，多个split对应1个block块，这样可以提高计算速度
当我们运行IO-bound(IO密集型),可以将split设置大一点，1个split对应N个block块，这样可以提高IO读写效率，
CPU-bound(计算密集型):
假设有一道数学题，题干只有一行字，
读题花费1秒，解题需要1个月才能解出来，
这样就是CPU-bound。（CPU利用率几乎100%）。
IO bound(IO密集型):
假设有一道数学题，题干有史记那么厚，
读完花费2个月，问题只是让你回答1+1=？，
这样就是I/O-bound。（CPU IDLE状态）。
小白总结到：“split原来可以控制map的并行度，决定了到底启用多少个map任务，一个split对一个map方法，输出k，v，p键值对” “这里为什么要将输出的kv键值对放到内存里呢，虽然内存速度是硬盘的10万倍，但最终数据不也会写到磁盘上吗，这不等于脱了裤子放屁吗？”小白着急的问题， “嗯，词粗理不粗，这里放map输出的kv键值对放100M的内存中，还做了一件重要的事情————那就是对k,v,p数据进行排序，将分区p下的数据放到一起，并且同一个分区下的k进行了排序，方便后面的reduce是做 归并排序。”喵先生解释道。 “你慢点呢，我都听得懵了，举个例子呢” “那就看看下面的例子吧，统计java\python\mysql出现的次数”喵先生迅速的画了一张图
imput阶段：hdfs的block块上存有java、python、mysql的存储文件位置 split阶段：使用split对hdfs上的文件进行切块，其中文件分区0、2、3、15、16、17、205上存有java\python\mysql的信息， map阶段：将每个分区上的含有java\python\mysql信息的数据进行kvp键值对输出，例：java,1,0 代表0号分区下存有java信息1次 shuffle阶段：在内存中对同一组数据进行排序，例：java出现在0、3、15、205分区上， reduce阶段：最终reduce任务根据shffle阶段输出的排序，到指定的的文件分区上获取到对应的文件。 “真神奇，看来内存中的排序还真重要，有效减少了文件读取的次数，一次读取多次取数，对应的处理速度也加快了”小白恍然大悟到。
"还有个问题，我看上面的例子中key的数量是3个（java\python\mysql）对应的reduce的任务数也是3个，是不是key的数量就等于reduce的数量？"小白问道，
“观察的挺仔细的呀，reduce的数量是由程序员代码里面控制的，但key的数量也不完全等于reduce的数量，你想想万一key有10万个呢？那么reduce数量需要10万个吗？肯定没那么多资源，所以一般是根据具体服务器资源中reduce执行器的数量决定的。”喵先生补充到。
"另外还需要注意的是，如果key的数据量分布不均匀的话，可能会出现数据倾斜的问题，假如2个key————1个男，1个女，男数据量有10T，女的数据就只有1G，这样的话进行，系统遵循reduce处理同一个key时会将同一个key被分到同一个reduce执行器下，那么这样的话一个reduce执行器就会处理10T的数据，另一个reduce执行器处理1G数据，这就照成了数据倾斜。"喵先生继续补充到。
”怎么解决呢数据倾斜呢“，小白问道 ”那就下盘给你说啦~“
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