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本地優化——Combine
????數據經過Map端輸出后會進行網絡混洗，經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。故可以在不能低先按照key現行一輪排序與合并，再進行網絡混洗，這個過程就是Combine。
????在一個MapReduce作業中，Partitioner、reduce和最終輸出文件的數量是總是相等的。
????在一個Reducer中，所有數據都會被按照key值升序排序，故如果part輸出文件中包含key值，則這個文件一定是有序的。
????reduce任務的數量的最大值為72。通過調節參數mapred.reduce.tasks；可以在代碼中調用job.setNumReduceTasks(int n)方法。
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Hadoop是一個分布式系統基礎架構。具有高可靠性、高擴展性、高效性、高容錯性、低成本。
HDFS，Hadoop分布式文件系統的簡稱。它所存放的每份文件可以有多個副本，所以HDFS是一個具有高冗余、高容錯的文件系統。DataNode存放文件的單元為block。2.4以前，block的默認大小為64MB，2.6以后為128MB。
MapReduce是面向大數據并行處理的計算模型、框架和平臺。一個基于集群的高性能并行計算平臺；一個并行計算與運行軟件框架；一個并行程序設計模型與方法。
yarn是hadoop的資源管理器，是一個通用資源管理系統。其中ResourceManager負責集群中所有資源的同一管理和分配，NodeManager管理Hadoop集群中單個計算節點。
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Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構。具有高可靠、高擴展、高有效、高容錯、低成本。
HDFS，Hadoop分布式文件系統的簡稱。它所存放的每份文件可以有多個副本，所以HDFS是一個具有高冗余、高容錯的文件系統。DataNode存放文件的單元為block。2.4以前，block的默認大小為64MB，2.6以后為128MB。
MapReduce是面向大數據并行處理的計算模型、框架和平臺。一個基于集群的高性能并行計算平臺；一個并行計算與運行軟件框架；一個并行程序設計模型與方法。
yarn是hadoop的資源管理器，是一個通用資源管理系統。其中ResourceManager負責集群中所有資源的同一管理和分配，NodeManager管理Hadoop集群中單個計算節點。
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Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構。具有高可靠、高擴展、高有效、高容錯、低成本。
HDFS，Hadoop分布式文件系統的簡稱。它所存放的每份文件可以有多個副本，所以HDFS是一個具有高冗余、高容錯的文件系統。DataNode存放文件的單元為block。2.4以前，block的默認大小為64MB，2.6以后為128MB。
MapReduce是面向大數據并行處理的計算模型、框架和平臺。一個基于集群的高性能并行計算平臺；一個并行計算與運行軟件框架；一個并行程序設計模型與方法。
yarn是hadoop的資源管理器，是一個通用資源管理系統。其中ResourceManager負責集群中所有資源的同一管理和分配，NodeManager管理Hadoop集群中單個計算節點。
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protected void map(LongWritable key,Text value Context context)
????????throws IOEception,InterruptedException{
????//行
String row_matrix1 = value.toString().split("\t")[0];
//列_值（數組）
}
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Split Map Shuttle Reduce查看全部
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老師講的，清晰，透徹，不過需要自己實際操作一下，才能領會！
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二維向量的余玄相似度
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HDFS適合存放大文件
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ItemCF:基于物品的協同過濾推薦算法
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HDFS:分布式文件系統
DataNode:存放文件或文件副本。塊：最小64MB。
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map查看全部
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mapred.map.tasks 和 mapred.min.split.size設置Map任務數量的。
dfs.block.size可以調節塊的大小。
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減少map的個數，合并小文件成大文件并壓縮，在增大mapred.min.split.size的
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1. hadoop的分布式緩存及使用 2. 基于用戶、物品和內容的協調過濾算法和實踐 好東西查看全部
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第二步編寫的reducer類
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第二步編寫的mapper類
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