一、MapReduce开发

1. 数据处理的过程（Map+Reduce）

注意
Job=Map+Reduce，其中Map和Reduce可以有多个，部分情况允许没有Reduce

更详细的基础内容说明：
链接

2. 入门案例

示例

二、MapReduce的高级特性

1. 序列化

说明

• 定义：将对象转换为字节序列以便在分布式环境中传输、存储和处理。
• 过程：将对象写入临时存储区或者文件的形式永久保留
• 反序列化：从存储区中恢复对象的状态，以重新创建

数据类型

作用

实现自定义的数据类型

实现案例
MapReduce_Writable序列化

2. 排序

规则：

• 数字：升序
• 字符串：字典顺序

自定义排序

1. 创建自定义的排序类YourCompar.class
2. Main函数设置排序类入口job.setSortComparatorClass(YourCompar.class);
3. 如果是针对对象的排序，则一般是在实体中继承WritableComparable类重写排序方法compareTo()

实现案例
数字排序
对象排序

3. 分区

规则

在MapReduce中，通过指定分区，可以将同一个分区的数据发送到同一个Reduce任务进行处理。例如，为了进行数据统计，可以将一批类似的数据发送到同一个Reduce任务中，以便在该任务中统计相同类型的数据，从而实现数据分区和统计。简单来说，就是将相同类型或有共性的数据送到一起去处理。

说明

• Mapreduce中一个分区一般只有一个输出文件
• 分区是根据Map阶段的输出<K2,V2>决定的

实现案例
分区入门案例

4. Combiner——合并

规则

Combiner本质上是一个“迷你Reduce”过程，它继承自Reducer类，并在Map任务之后、Reduce任务之前运行。Combiner的作用是对每个Map任务的输出进行局部汇总，以减少传输到Reduce任务的数据量。

作用

• 减少数据传输量：通过局部合并Map任务的输出，Combiner能够显著减少需要通过网络传输到Reduce任务的数据量，从而降低网络IO开销，提高作业执行效率。
• 优化数据倾斜：在某些情况下，由于数据倾斜问题，部分Reduce任务可能会处理特别大的数据量，导致作业性能下降。Combiner可以在Map阶段对输出结果进行局部汇总，减少倾斜数据的数量，有助于将负载更均衡地分配给不同的Reduce任务。
• 提高性能：由于Combiner在Map任务的本地执行，它能够利用局部性原理，减少数据传输的网络开销，从而提高整个MapReduce作业的性能。

说明

1. 运行位置：在Map阶段之后、Reduce阶段之前运行，且通常是在每个Map任务所在的节点上本地化执行。
2. 1个combiner只能处理单个Map的输出
3. combiner是可选组件
4. 一般情况下combiner与reduce使用相同的处理逻辑，以减少计算量。
5. 部分特定场景中，可能需要注意输入输出格式的不同，数据类型的转换，以及部分汇总与全局汇总的区别，此时combiner和Reduce可能处理逻辑不同
6. 部分汇总与全局汇总的区别：在某些业务场景中，Combiner可能只需要对局部数据进行简单的汇总（如求和、计数），而Reducer则需要对全局数据进行更复杂的处理（如排序、去重、关联查询等）。

实现案例
Combiner的简单实现

5. Shuffle——洗牌

待更新