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5、在Map节点，框架可以执行reduce规约，此步骤为可选项。
6、框架会把map task输出的<k2.v2>写入到linux的磁盘文件中。
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5、在Map节点，框架可以执行reduce规约，此步骤为可选项。
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3、框架对map函数输出的<k2,v2>进行分区。不同分区中的<k2,v2>由不同的reduce task处理，默认只有一个分区。
4、框架对每个分区中的数据，按照k2进行排序、分组。分组，指的是相同的K2的V2分成一个组。
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MapReduce之map阶段执行过程
1、框架会把输入文件（夹）划分成很多InputSplit，默认，每个HDFS的block对应一个InputSplit。通过RecordReader类把每个InputSplit解析成一个个<k1,v1>。默认每行会被解析成一个<k1,v1>
2、框架调用Mapper类中的map(...)函数，map函数的形参是<k1,v1>，输出是<k2,v2>。一个InputSplit对应一个map task
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WordCount案列分析
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MapReduce原理分析
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MapReduce概述
1、MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题
2、MapReduce是分布式运行的，由两个阶段组成：Map和Reduce
3、MapReduce框架都有默认实现，，用户只需要覆盖map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。
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第二份关系：DataNode与Block的关系（当DataNode启动的时候，会把当前节点上的Block信息和节点信息上报给NameNode）
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NameNode总结
1、第一份关系：File与Block list的关系，对应的关系信息存储在fsimage和edits文件中（当NameNode启动的时候会把文件中的内容加载到内存中）
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DataNode介绍
1、提供真实文件数据的存储服务
2、HDFS会按照固定的大小，顺序对文件进行划分并编号，划分好的每一个块称一个Block，HDFS默认Block大小是128MB
3、HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，那么并不会占用整个数据块的存储空间。
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3、注意：在NameNode的HA的架构中是没有SecondaryNameNode进程的，这个文件合并操作是由standby NameNode负责实现的。
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SecondaryNameNode介绍
1、主要负责定期地把edits文件中的内容合并到fsimage中
2、这个合并操作称为checkpoint，在合并的时候会对edits中的内容进行转换，生成新的内容保存到fsimage文件中
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以上文件，即fsimage、edits、seed_txid，Version文件的保存的路径由hdfs-default.xml文件中的dfs.namenode.name.dir属性控制
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NameNode介绍
1、NameNode是整个文件系统的管理节点，它主要维护着整个文件系统的目录树，文件/目录的元信息，，每个文件对应的数据块列表，并且还负责接收用户的操作请求。
2、NameNode主要包含以下文件：fsimage,edits,seed_txid,VERSION
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HDFS的shell操作
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