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本地优化——Combine
数据经过Map端输出后会进行网络混洗，经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。故可以在不能低先按照key现行一轮排序与合并，再进行网络混洗，这个过程就是Combine。
在一个MapReduce作业中，Partitioner、reduce和最终输出文件的数量是总是相等的。
在一个Reducer中，所有数据都会被按照key值升序排序，故如果part输出文件中包含key值，则这个文件一定是有序的。
reduce任务的数量的最大值为72。通过调节参数mapred.reduce.tasks；可以在代码中调用job.setNumReduceTasks(int n)方法。
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Hadoop是一个分布式系统基础架构。具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性、低成本。
HDFS，Hadoop分布式文件系统的简称。它所存放的每份文件可以有多个副本，所以HDFS是一个具有高冗余、高容错的文件系统。DataNode存放文件的单元为block。2.4以前，block的默认大小为64MB，2.6以后为128MB。
MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台。一个基于集群的高性能并行计算平台；一个并行计算与运行软件框架；一个并行程序设计模型与方法。
yarn是hadoop的资源管理器，是一个通用资源管理系统。其中ResourceManager负责集群中所有资源的同一管理和分配，NodeManager管理Hadoop集群中单个计算节点。
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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。具有高可靠、高扩展、高有效、高容错、低成本。
HDFS，Hadoop分布式文件系统的简称。它所存放的每份文件可以有多个副本，所以HDFS是一个具有高冗余、高容错的文件系统。DataNode存放文件的单元为block。2.4以前，block的默认大小为64MB，2.6以后为128MB。
MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台。一个基于集群的高性能并行计算平台；一个并行计算与运行软件框架；一个并行程序设计模型与方法。
yarn是hadoop的资源管理器，是一个通用资源管理系统。其中ResourceManager负责集群中所有资源的同一管理和分配，NodeManager管理Hadoop集群中单个计算节点。
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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。具有高可靠、高扩展、高有效、高容错、低成本。
HDFS，Hadoop分布式文件系统的简称。它所存放的每份文件可以有多个副本，所以HDFS是一个具有高冗余、高容错的文件系统。DataNode存放文件的单元为block。2.4以前，block的默认大小为64MB，2.6以后为128MB。
MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台。一个基于集群的高性能并行计算平台；一个并行计算与运行软件框架；一个并行程序设计模型与方法。
yarn是hadoop的资源管理器，是一个通用资源管理系统。其中ResourceManager负责集群中所有资源的同一管理和分配，NodeManager管理Hadoop集群中单个计算节点。
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protected void map(LongWritable key,Text value Context context)
throws IOEception,InterruptedException{
//行
String row_matrix1 = value.toString().split("\t")[0];
//列_值（数组）
}
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Split Map Shuttle Reduce查看全部
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老师讲的，清晰，透彻，不过需要自己实际操作一下，才能领会！
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二维向量的余玄相似度
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HDFS适合存放大文件
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ItemCF:基于物品的协同过滤推荐算法
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HDFS:分布式文件系统
DataNode:存放文件或文件副本。块：最小64MB。
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map查看全部
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mapred.map.tasks 和 mapred.min.split.size设置Map任务数量的。
dfs.block.size可以调节块的大小。
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减少map的个数，合并小文件成大文件并压缩，在增大mapred.min.split.size的
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1. hadoop的分布式缓存及使用 2. 基于用户、物品和内容的协调过滤算法和实践 好东西查看全部
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第二步编写的reducer类
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第二步编写的mapper类
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