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一個Map Reduce作業要有Mapper類、Reduce類、主方法類
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Hadoop分布式緩存：
加載到內存發生在Job執行之前，每個從節點各自都緩存一份相同的共享數據，如過共享數據太大，可以將共享數據分批緩存，重復執行作業。
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Reduce任務數量：
在大數據量的情況下，如果只設置1個Reduce任務，那么在Reduce階段，整個集群只有該節點在運行Reduce任務，其他節點都將被閑置，效率十分低下。故建議將Reduce任務數量設置成一個較大的值（最大值是72）。
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本地優化——Combine：
數據經過Map端輸入后會進行網絡混寫，經過Shuffle后進入Reduce，在大數據量的情況下可能會造成巨大的網絡開銷。故可以在本地先按照key先行一輪排序與合并，再進行網絡混洗，這個過程就是Combine。
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控制Map任務的個數：
1、增加map個數，可增大mapred.map.tasks
2、減少map個數，可增大mapred.min.split.size
如果要減少map個數，但有很多小文件，可將小文件合并成大文件，再使用準則2
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節點Map任務的個數：
在實際情況下，map任務的個數是受多個條件的制約，一般一個DataNode的map任務數量控制在10到100比較合適。
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Word Count實例回顧：
1、Input（輸入文件）
2、Split階段（分片輸入階段），將數據以<Key,Value>的形式輸入到Map階段
3、Map階段。得到的每一行數據都會被拆分，將原始Value拆分，重新組成新的<Key,Value>，其中新的Key為原始的Value，新的Value為該數據出現一次，最終將所有新數據輸入到Shuffle階段
4、Shuffle階段。該階段比較復雜，簡單解釋就是將從Map得到的<Key,Value>新數據重新歸類，將所有相同的Key重新歸到一起，但是Value只進行歸類不進行次數統計，將最后數據同樣以<Key,Value>的形式輸入到Reduce階段
5、Reduce階段。接收到Shuffle階段傳來的數據，將數據進行處理，對每一個Value進行求和處理，最后重新生成輸出結果。
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Shuffle階段：
Shuffle階段過程比較復雜，可以理解為從Map輸出到Reduce輸入的過程，而且涉及到網絡傳輸
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Map Reduce的四個階段：
1、Split階段（分片輸入階段）
2、Map階段（需要編碼）
3、Shuffle階段
4、Reduce階段（需要編碼）
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Map Reduce作業是一種大規模數據集的并行計算的編程模型。我們可以將HDFS中存放的海量（TB級以上）數據，通過Map Reduce作業進行計算，得到目標數據！
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HDFS是Hadoop分布式文件系統的簡稱，由若干臺計算機組成，用于存放PB、TB數量級以上的文件，每份文件可以有多個副本，多以HDFS是一個具有高冗余、高容錯的文件系統。
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在一個datanode中進行分片split
每個split對應一個map task
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split->map->“reduce(本地)”->網絡混洗shuffle->reduce
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合并小文件策略查看全部
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map任務個數
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