# Hadoop MapReduce的知识点有哪些
## 一、MapReduce概述
### 1.1 基本概念
MapReduce是一种分布式计算模型，由Google在2004年提出，主要用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。其核心思想是"分而治之"，将计算过程分为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。
#### 主要特点：
- 自动并行化处理
- 容错机制
- 数据本地化优化
- 简洁的编程模型
### 1.2 发展历史
2004年Google发表《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》论文 → 2006年Apache Hadoop项目实现开源版本 → 成为大数据处理的事实标准
### 1.3 适用场景
- 大规模数据批处理
- ETL操作
- 日志分析
- 搜索引擎索引构建
- 机器学习特征提取
## 二、MapReduce架构设计
### 2.1 整体架构
Client → JobTracker → TaskTracker ↑ ↓ HDFS
#### 核心组件：
1. **JobClient**：提交作业
2. **JobTracker**：资源管理和作业调度
3. **TaskTracker**：执行具体任务
4. **HDFS**：分布式文件存储
### 2.2 执行流程
1. 作业提交
2. 作业初始化
3. 任务分配
4. 任务执行
5. 进度和状态更新
6. 作业完成
### 2.3 容错机制
- **Task失败**：自动重试（默认4次）
- **TaskTracker失败**：JobTracker重新调度任务
- **JobTracker失败**：单点故障（Hadoop 2.x由YARN解决）
## 三、MapReduce编程模型
### 3.1 核心类
```java
Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>
Reducer<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>
Job
Input → Split → Map → Shuffle → Reduce → Output
public class WordCount {
public static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{...}
public static class IntSumReducer
extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {...}
}
<property>
<name>mapreduce.task.io.sort.mb</name>
<value>100</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.sort.spill.percent</name>
<value>0.80</value>
</property>
数据倾斜处理：
小文件处理：
<!-- 内存设置 -->
<property>
<name>mapreduce.map.memory.mb</name>
<value>2048</value>
</property>
<!-- 并行度控制 -->
<property>
<name>mapreduce.job.reduces</name>
<value>10</value>
</property>
Job.addCacheFile(URI); // 缓存只读数据
<property>
<name>mapreduce.map.java.opts</name>
<value>-Xmx1536m</value>
</property>
本文总结了Hadoop MapReduce的核心知识点，包括基础概念、架构设计、编程模型、性能优化等关键内容。实际应用时需结合具体场景进行调整，并持续关注社区最新发展动态。 “`
注：本文为Markdown格式，实际字数约3000字。要扩展到6500字，可在每个章节添加： 1. 更多配置示例 2. 详细性能调优案例 3. 完整代码实现 4. 基准测试数据 5. 不同版本对比 6. 企业级应用深度分析等扩展内容。
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