1. Hadoop包含两核心部分

1. hdfs
   1. Hadoop distribute file system -- hadoop分布式文件系统，存储数据
   2. Namenode、Datanode
   3. 常用命令形式：hadoop fs -ls / hadoop fs -mkdir
2. MapReduce
   1. 分而治之；map:实现分治；reduce：实现合并
   2. 解决数据可分割的计算问题
   3. 编程接口：常用Streaming；组成：Job配置文件、map函数，reduce函数

2. hdfs结构图

1. Namenode存储元数据，数据信息，数据备份信息
2. Datanode 数据备份：本机架备份、异地备份

3. MapReduce调度框架

1. JobClient: 负责根据用户指定参数生成一个mapreduce作业，提交到JobTracker
2. JobTracker: 单Master节点，将Job所有task调度到TaskTracker
3. TaskTracker: 部署在每台计算机节点的一个service

4. MapReduce 执行层

1. Map阶段，读入数据，通过partition聚集相同key数据，并写到本机磁盘
2. Reduce阶段，不同reduce，读入Map阶段各maps的相应输出

5.streaming 作业

1. streaming mapper
   1. 先启动用户提交作业时指定的一个外部程序，一般是脚本
   2. 这个外部程序作为streaming mapper的子进程，streaming mapper读取用户输入后，不再是调用map函数处理，而是通过管道写到子进程的标准输入
   3. 从子进程的标准输出读取数据，写到磁盘上
2. streaming 作业数据流向
   1. 父进程是Java，负责读取数据通过管道发送给子进程
   2. 通过管道把结果再读取回来

一份数据在两个不同进程中传递两次

6 mapreduce – shuffle

1. map --> shuffle–> reduce
2. shuffle 从多个节点传递到多个节点，而不是多个节点到一个节点
3. shuffle 包含partition、combiner
   1. partition : 数据归并，分割map每个节点的结果，按照key分别映射给不同的reduce，默认是HashPartition，which reducer == （key.hashCode & Integer.MAX_VALUE）% numReduceTasks
   2. 作用：计算（key, value）所属分区 ； 把同一分区数据合并、聚集
4. combiner： combiner属于优化方案，由于带宽限制，应该尽量map和reduce之间的数据传输数量。它在Map端把同一个key的键值对合并在一起并计算，计算规则与reduce一致，所以combiner也可以看作特殊的Reducer

7.streaming 常用配置项

1. stream.map.output.field.separator// 该参数属于streaming作业参数，设置map输出的字段分隔符，默认为“\t”，该分隔符只对下面的stream.num.map.output.key.fields参数生效
2. stream.num.map.output.key.fields// 设置map输出的前几个字段作为key，一般与第二项stream.map.output.field.separator 结合使用
3. mapred.text.key.partitioner.options// 设置key内某个字段或者某个字段范围用做partition
4. mapred.text.key.comparator.options // 设置key中需要比较的字段或字节范围
5. partitioner// 主要用于对键值进行划分，负责将map的输出结果根据key进行分割。Key用于确定不同的key落到不同的reduce上，通常对key进行Hash以后对reduce取mod，该key对应的纪录最终将根据mod值落到对应的reduce上进行处理。HashPartitioner, IndexUpdatePartitioner, KeyFieldBasedPartitioner, SleepJob，默认的为 HashPartitioner，即对key直接进行hash分到对应的reduce，具体见第6部分。更高级一点的为 KeyFieldBasedPartitioner，该partitioner可以指定key中前几个字段用于分割
6. HashPartition 最基本的Partitioner，如果不指定Partitioner的话则默认使用该类。输出格式为最基本的key”\t“value
7. KeyFieldBasedPartitioner 可以看做HashPartitioner的扩展，他将原有的对单字段Key的hash扩展到可以灵活地对多字段key进行分桶并排序，对应配置参数如下：
8. -partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner// 该参数表示作业启用KeyFieldBasedParitioner
9. -D map.ouput.key.field.separator // 该参数属于KeyFieldBasedPartitioner参数，只有当启用KeyFieldBasedParititioner时，该参数才会生效；该参数指明map输出结果中字段之间的分隔符（该分隔符只对下面的num.key.fields.for.partition参数生效）；
10. -D num.key.fields.for.partition // 该参数同样属于KeyFieldBasedPartitioner参数；该参数指明map输出结果的key按上述分隔符切分后，前几个字段将用来做partition；该参数不能与mapred.text.key.partitioner.options共用；
11. -D mapred.text.key.partitioner.options // 该参数同样属于KeyFieldBasedPartitioner参数； 该参数指明map输出结果的key按上述分隔符切分后，使用哪些字段用来做partition；该参数不能与num.key.fields.for.partition共用，一起使用则以num.key.fields.for.partition为准；
12. KeyFieldBaseComparator// 可以灵活设置比较位置的高级比较器，但是它和没有自己独有的比较逻辑，而是使用默认Text的基于字典序或者通过-n来基于数字比较，直观来说，partition指定key中的分区元素，KeyFieldBaseComparator用作指定key排序字段以及排序规则，参数配置如下：
13. -D mapred.output.key.comparator.class=org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedComparator // 该参数表示作业启用KeyFieldBasedComparator
14. -D mapred.text.key.comparator.options="-k3,3 -k4nr" // 以key中第三个字段正序，第四个字段逆序比较排序
15. stream.memory.limit // 任务内存限制
16. mapred.reduce.tasks // 指定reducer个数
17. cmdenv //传递给streaming命令的环境变量
18. -input //HDFS目录或文件路径, Mapper的输入数据，文件要在任务提交前手动上传到HDFS
19. -output // reducer输出结果的HDFS存放路径, 不能已存在，但脚本中一定要配置，多次-input,指定多个输入文件
20. -mapper // 可执行命令，mapper程序
21. -reducer // 可执行命令， reduce程序，不需要reduce处理就不指定
22. -file //本地mapper、reducer程序文件、程序运行需要的其他文件,将本地文件分发给计算节点;文件作为作业的一部分，一起被打包并提交，所有分发的文件最终会被放置在datanode该job的同一个专属目录下：jobcache/job_xxx/jar
23. -cacheFile //分发HDFS文件
24. -cacheArchive // 分发HDFS压缩文件、压缩文件内部具有目录结构
25. mapred.job.priority //作业优先级
26. mapred.job.map.capacity // 最多同时运行map任务数
27. mapred.job.reduce.capacity //最多同时运行reduce任务数
28. mapred.job.name // job name

8.key-partition 实例

1. key 不等于 partition，也就是说，分桶规则跟map阶段的key有可能不是一回事
2. 假设，文件A中内容如下：

• 第一种作业方式（部分参数）：

./hadoop streaming
-D stream.map.output.field.separator=.
-D stream.num.map.output.key.fields=2

只是将map的输出结果按两个字段切分成了key和value；再分桶上我们可以看出，它是以前两个字段作为一个整体来进行分桶的，e.5与e.9没有分在一个reduce

• 第二种作业：

./hadoop streaming
-D stream.map.output.field.separator=.
-D stream.num.map.output.key.fields=2
-D map.output.key.field.separator=.
-D num.key.fields.for.partition=1
-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner\

这里启用了KeyFieldBasedPartitioner，并且制定分桶以key的第一个字段为准；我们可以看出mapred依然采用的是前两个字段为key，但是在分桶上只对第一个字段做了哈希函数，因此这次e.5和e.9分到了一个reducer内

• 第三种作业

./hadoop streaming
-D stream.map.output.field.separator=.
-D stream.num.map.output.key.fields=3
-D map.output.key.field.separator=.
-D num.key.fields.for.partition=1  
-D mapred.text.key.partitioner.options=-k2,3
-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner

这次将key的长度改成3个字段，分桶标准也变成key的第2、3个字段，可以看出e.5.1被分在了一起，而第三个字段不同的e.5.9被分到了其他的reducer中

• 第四种作业

./hadoop streaming \
-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner \
-D mapred.output.key.comparator.class=org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedComparator \
-D stream.num.map.output.key.fields=4 \
-D stream.map.output.field.separator=. \
-D map.output.key.field.separator=. \
-D mapred.text.key.partitioner.options=-k1,2 \
-D mapred.text.key.comparator.options="-k3,3 -k4nr" \

这次key的长度为4，分桶标准为key的第一、二个字段，可以看出，e.5被分到一个桶内，而输出结果，按照key的第三个字段的正序，第四个字段的逆序排列输出