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一个Map Reduce作业要有Mapper类、Reduce类、主方法类
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Hadoop分布式缓存：
加载到内存发生在Job执行之前，每个从节点各自都缓存一份相同的共享数据，如过共享数据太大，可以将共享数据分批缓存，重复执行作业。
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Reduce任务数量：
在大数据量的情况下，如果只设置1个Reduce任务，那么在Reduce阶段，整个集群只有该节点在运行Reduce任务，其他节点都将被闲置，效率十分低下。故建议将Reduce任务数量设置成一个较大的值（最大值是72）。
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本地优化——Combine：
数据经过Map端输入后会进行网络混写，经过Shuffle后进入Reduce，在大数据量的情况下可能会造成巨大的网络开销。故可以在本地先按照key先行一轮排序与合并，再进行网络混洗，这个过程就是Combine。
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控制Map任务的个数：
1、增加map个数，可增大mapred.map.tasks
2、减少map个数，可增大mapred.min.split.size
如果要减少map个数，但有很多小文件，可将小文件合并成大文件，再使用准则2
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节点Map任务的个数：
在实际情况下，map任务的个数是受多个条件的制约，一般一个DataNode的map任务数量控制在10到100比较合适。
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Word Count实例回顾：
1、Input（输入文件）
2、Split阶段（分片输入阶段），将数据以<Key,Value>的形式输入到Map阶段
3、Map阶段。得到的每一行数据都会被拆分，将原始Value拆分，重新组成新的<Key,Value>，其中新的Key为原始的Value，新的Value为该数据出现一次，最终将所有新数据输入到Shuffle阶段
4、Shuffle阶段。该阶段比较复杂，简单解释就是将从Map得到的<Key,Value>新数据重新归类，将所有相同的Key重新归到一起，但是Value只进行归类不进行次数统计，将最后数据同样以<Key,Value>的形式输入到Reduce阶段
5、Reduce阶段。接收到Shuffle阶段传来的数据，将数据进行处理，对每一个Value进行求和处理，最后重新生成输出结果。
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Shuffle阶段：
Shuffle阶段过程比较复杂，可以理解为从Map输出到Reduce输入的过程，而且涉及到网络传输
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Map Reduce的四个阶段：
1、Split阶段（分片输入阶段）
2、Map阶段（需要编码）
3、Shuffle阶段
4、Reduce阶段（需要编码）
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Map Reduce作业是一种大规模数据集的并行计算的编程模型。我们可以将HDFS中存放的海量（TB级以上）数据，通过Map Reduce作业进行计算，得到目标数据！
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HDFS是Hadoop分布式文件系统的简称，由若干台计算机组成，用于存放PB、TB数量级以上的文件，每份文件可以有多个副本，多以HDFS是一个具有高冗余、高容错的文件系统。
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在一个datanode中进行分片split
每个split对应一个map task
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split->map->“reduce(本地)”->网络混洗shuffle->reduce
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合并小文件策略查看全部
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map任务个数
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