标签：大小 临时 shu back 思想 缓存 并行运算 OLE data-
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MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
HDFS:Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统（Distributed File System）
HDFS有着高容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以实现流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
体系结构：HDFS采用了主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。其中NameNode作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作；集群中的DataNode管理存储的数据。
特点：
硬件故障、数据访问、大数据集
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在进入Map之前，首先会将数据从HDFS中读取，进行处理，按照字节偏移量这种之前说的形式处理为K,V对的形式，进入Map阶段。
其中InputFormat可以认为是一种类的继承关系，最终通过调用read方法，生成K,V对，输入到Map中，此时Map接收到的数据就是这个K,V对
然后数据被OutputCollector收集到（OutputCollector负责收集map输出的K,V对）
然后进入一个环形缓存区，默认大小为100M的环形缓冲区,通过mr.sort.mb配置，保存大量的K,V对，可以认为它是个环形链表
然后进入Spill阶段
当内存中的数据量达到一定的阀值的时候，就会将数据写入本地磁盘（溢写到本地），在将数据写入磁盘之前需要对数据进行一次排序的操作，如果配置了combiner，还会将有相同分区号和key的数据进行排序
把所有溢出的临时文件进行一次合并操作，以确保一个MapTask最终只产生一个中间数据文件
然后数据进入Reduce阶段（最终图黄色是Reduce）
认为所有的spark操作是在内存中操作的，其实不是的，只能说大量的操作是在内存里的，如果spark也要发生Spill阶段，spark也是没有办法的，也是要落地的。
大数据的操作在内存里面就可以搞定了
1）内存有限，尽可能多的数据放到内存里面去做，但是内存放不下了，就把一部分数据放到磁盘
spark要比maoreuce快是因为 不仅仅是因为在内存里面操作，spark架构也比较好，其实spark的数据都在磁盘也比mapreduce快
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