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本地優化階段
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節點map任務的個數
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節點map任務的個數
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節點map任務的個數：
兩個問價，file1、file2（為什么會有兩個文件呢），經過計算后會得到四個分片。?
那么這個節點（DataNode）就會啟動四個map任務。
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理想文件類型
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從分片輸入到split
在分片輸入階段所有的文件都會在block中被計算成相應的分片。
在例子中，的DataNode有四個block組成，現在一個大小為420M的文件存放在該DataNode中（可能不是一個完整的文件）
這時分片的數量就是4
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HDFS的文件是保存在塊中的，
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整個MapReduce過程
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reduce階段：
輸入一樣是key-value的形式，key是單詞本身，value是出現次數的集合。
在reduce方法中會對這個次數進行累加求和。最終輸出key-value形式的結果，key是單詞，value是數顯次數的累加和。
重復以上邏輯，知道所有單詞都統計完畢。
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shuffle階段：
過程比較復雜，會在后面進行詳細介紹，可以理解為從map輸出到reduce輸入的過程
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map階段：
輸入階段會以key-value的形式，首先是第一行輸入的key為1，key就是行號，value就是文本。
經過map的邏輯處理對輸入進行拆分，第一行被分為三個單詞
單詞作為key，出現的次數作為value
mapper類會對第一行第二行重復這個邏輯，知道輸出結束為止。最終見文本中所有的單詞拆分。
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首先，后三個文本，經過分片處理之后被分為三個分片，分別作為map階段的輸入。
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split階段：
文件1和文件2，經過分片處理之后，被分為三個分片，在map階段會分別作為輸入。
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MapReduce的四個階段
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三者數量相等
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