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本地优化阶段
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节点map任务的个数
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节点map任务的个数
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节点map任务的个数：
两个问价，file1、file2（为什么会有两个文件呢），经过计算后会得到四个分片。
那么这个节点（DataNode）就会启动四个map任务。
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理想文件类型
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从分片输入到split
在分片输入阶段所有的文件都会在block中被计算成相应的分片。
在例子中，的DataNode有四个block组成，现在一个大小为420M的文件存放在该DataNode中（可能不是一个完整的文件）
这时分片的数量就是4
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HDFS的文件是保存在块中的，
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整个MapReduce过程
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reduce阶段：
输入一样是key-value的形式，key是单词本身，value是出现次数的集合。
在reduce方法中会对这个次数进行累加求和。最终输出key-value形式的结果，key是单词，value是数显次数的累加和。
重复以上逻辑，知道所有单词都统计完毕。
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shuffle阶段：
过程比较复杂，会在后面进行详细介绍，可以理解为从map输出到reduce输入的过程
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map阶段：
输入阶段会以key-value的形式，首先是第一行输入的key为1，key就是行号，value就是文本。
经过map的逻辑处理对输入进行拆分，第一行被分为三个单词
单词作为key，出现的次数作为value
mapper类会对第一行第二行重复这个逻辑，知道输出结束为止。最终见文本中所有的单词拆分。
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首先，后三个文本，经过分片处理之后被分为三个分片，分别作为map阶段的输入。
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split阶段：
文件1和文件2，经过分片处理之后，被分为三个分片，在map阶段会分别作为输入。
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MapReduce的四个阶段
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三者数量相等
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