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5、在Map節點，框架可以執行reduce規約，此步驟為可選項。
6、框架會把map task輸出的<k2.v2>寫入到linux的磁盤文件中。
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5、在Map節點，框架可以執行reduce規約，此步驟為可選項。
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3、框架對map函數輸出的<k2,v2>進行分區。不同分區中的<k2,v2>由不同的reduce task處理，默認只有一個分區。
4、框架對每個分區中的數據，按照k2進行排序、分組。分組，指的是相同的K2的V2分成一個組。
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MapReduce之map階段執行過程
1、框架會把輸入文件（夾）劃分成很多InputSplit，默認，每個HDFS的block對應一個InputSplit。通過RecordReader類把每個InputSplit解析成一個個<k1,v1>。默認每行會被解析成一個<k1,v1>
2、框架調用Mapper類中的map(...)函數，map函數的形參是<k1,v1>，輸出是<k2,v2>。一個InputSplit對應一個map task
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WordCount案列分析
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MapReduce原理分析
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MapReduce概述
1、MapReduce是一種分布式計算模型，由Google提出，主要用于搜索領域，解決海量數據的計算問題
2、MapReduce是分布式運行的，由兩個階段組成：Map和Reduce
3、MapReduce框架都有默認實現，，用戶只需要覆蓋map()和reduce()兩個函數，即可實現分布式計算，非常簡單。
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第二份關系：DataNode與Block的關系（當DataNode啟動的時候，會把當前節點上的Block信息和節點信息上報給NameNode）
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NameNode總結
1、第一份關系：File與Block list的關系，對應的關系信息存儲在fsimage和edits文件中（當NameNode啟動的時候會把文件中的內容加載到內存中）
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DataNode介紹
1、提供真實文件數據的存儲服務
2、HDFS會按照固定的大小，順序對文件進行劃分并編號，劃分好的每一個塊稱一個Block，HDFS默認Block大小是128MB
3、HDFS中，如果一個文件小于一個數據塊的大小，那么并不會占用整個數據塊的存儲空間。
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3、注意：在NameNode的HA的架構中是沒有SecondaryNameNode進程的，這個文件合并操作是由standby NameNode負責實現的。
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SecondaryNameNode介紹
1、主要負責定期地把edits文件中的內容合并到fsimage中
2、這個合并操作稱為checkpoint，在合并的時候會對edits中的內容進行轉換，生成新的內容保存到fsimage文件中
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以上文件，即fsimage、edits、seed_txid，Version文件的保存的路徑由hdfs-default.xml文件中的dfs.namenode.name.dir屬性控制
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NameNode介紹
1、NameNode是整個文件系統的管理節點，它主要維護著整個文件系統的目錄樹，文件/目錄的元信息，，每個文件對應的數據塊列表，并且還負責接收用戶的操作請求。
2、NameNode主要包含以下文件：fsimage,edits,seed_txid,VERSION
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HDFS的shell操作
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