Map阶段：读取输入数据并将其映射为键值对。
Shuffle和Sort阶段：对map产生的键值对进行分发、排序和分区。
Reduce阶段：对分好区的键值对进行聚合、规约和输出。
框架应用：
- Hadoop：MapReduce处理大规模数据的核心引擎。
- Hive：使用MapReduce在HDFS上执行SQL查询。
- HBase：使用MapReduce在HDFS上存储和处理大规模非关系数据。
MapReduce执行阶段
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在实际应用中，开发者需要定义两个函数：Map 函数将一组键值对映射为一组新的键值对，Reduce 函数则负责处理所有具有相同键的键值对，以实现数据的归约。
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示例：
假设输入数据包含两行文本：
Hello World Bye World
Hello Hadoop Goodbye Hadoop
Map 阶段：
Map 任务会逐行处理输入数据，生成键值对。
例如：
Hello World Bye World -> < Hello> < World> < Bye> < World>
Hello Hadoop Goodbye Hadoop -> < Hello> < Hadoop> < Goodbye> < Hadoop>
Reduce 阶段：
Reduce 任务会对相同键的键值对进行合并，统计每个单词出现的次数。
最终输出结果为：
< Bye>
< Goodbye>
< Hadoop>
< Hello>
< World>
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1. 数据排序
1.1 内存排序: 利用MapReduce框架在内存中进行高效排序，适用于数据量适中的场景。
1.2 MR数据类型: 了解MapReduce内置的数据类型，为自定义数据类型奠定基础。
1.3 自定义MR数据类型: 根据实际需求创建自定义数据类型，增强MapReduce处理特定数据结构的能力。
1.4 使用自定义数据类型实现内存排序: 结合自定义数据类型和内存排序，实现更灵活高效的数据处理流程。
1.5 二次排序: 掌握二次排序技巧，实现更精准的数据分组和排序。
1.6 使用自定义MR数据类型实现二次排序: 将自定义数据类型应用于二次排序，优化特定数据结构的处理效率。
1.7 内存排序找出每一组中的最大值: 利用内存排序快速找出每组数据中的最大值，适用于需要快速获取关键信息的场景。
1.8 排序找出每一组中的最大值: 使用排序算法找出每组数据中的最大值，适用于数据量较大的场景。
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数据输入
选择合适的文件格式: 一些文件格式，如 Avro 和 Parquet，支持列式存储和数据压缩，可以提高数据读取效率。
优化输入分片大小: 合理设置输入分片大小，确保每个 Mapper 接收合适的数据量，避免任务过载或过轻。
数据处理
使用高效的数据结构: 选择合适的数据结构，如 HashMap 和 HashSet，可以加速数据处理和查找。
减少数据序列化和反序列化开销: 尽可能减少数据在 Mapper 和 Reducer 之间的传输量，使用高效的序列化库。
使用 Combiner 预聚合数据: 在 Mapper 端进行局部数据聚合，减少 Reducer 的输入数据量。
集群配置
优化节点资源分配: 根据任务需求，合理配置每个节点的 CPU、内存和磁盘资源。
调整 Yarn 参数: 根据集群规模和任务特点，优化 Yarn 的调度参数，提高资源利用率。
其他优化技巧
使用数据压缩: 压缩输入数据和中间数据，减少网络传输和存储成本。
使用本地化缓存: 将频繁使用的数据缓存到本地节点，减少网络访问次数。
使用代码分析工具: 利用代码分析工具识别性能瓶颈，进行 targeted 优化。
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