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MapReduce 是 Hadoop 中实现分布式并行计算的核心框架，其工作原理基于“分而治之”的思想，将大规模数据处理任务分解为 Map（映射） 和 Reduce（归约） 两个阶段。

 一、MapReduce 核心流程

 1. Input 阶段

- 输入数据分片（Input Split）

输入文件被按块（默认 128MB）分割为多个分片（Input Split），每个分片由一个 Map 任务处理。

- 数据读取

使用  InputFormat （如  TextInputFormat ）读取分片数据，将数据转换为  <key, value>  键值对（例如每行文本的偏移量为 Key，内容为 Value）。

2. Map 阶段

- 并行处理

每个分片数据被分发到不同节点的 Map 任务并行处理。

- 用户自定义逻辑

用户通过实现  map()  函数对每个  <key, value>  进行处理，输出中间结果  <intermediate_key, intermediate_value> 。

- 示例：在 WordCount 中，Map 阶段将每行文本拆分为单词，输出  <单词, 1> 。

 

3. Shuffle & Sort 阶段

 

- 数据分区（Partition）

中间结果按  intermediate_key  分配到不同分区（默认按哈希值分区），每个分区对应一个 Reduce 任务。

- 排序（Sort）

同一分区内的键值对按  intermediate_key  排序，确保相同 Key 的数据聚集。

- 合并（Combine）

可选步骤，在 Map 节点本地对相同 Key 的值进行合并（如累加计数），减少网络传输量。

4. Reduce 阶段

- 数据拉取（Fetch）

Reduce 任务从所有 Map 节点拉取对应分区的数据。

- 用户自定义逻辑

用户通过实现  reduce()  函数对相同 Key 的值进行聚合（如求和、去重等），输出最终结果  <output_key, output_value> 。

- 示例：在 WordCount 中，Reduce 阶段将  <单词, [1,1,1...]>  合并为  <单词, 总次数> 。

 

5. Output 阶段

 

- 结果写入

使用  OutputFormat （如  TextOutputFormat ）将 Reduce 结果写入 HDFS 或本地文件。

二、关键设计理念

1. 分布式并行计算

通过多节点同时处理数据分片，显著提升大数据处理效率。

2. 容错性

节点故障时，任务会被重新调度到其他节点执行。

3. 数据本地化（Data Locality）

Map 任务优先在存储数据的节点上执行，减少网络传输开销。

 

三、经典示例：WordCount

 

1. 输入：文本文件

hello world

hadoop mapreduce

 

2. Map 阶段输出：

(hello, 1), (world, 1), (hadoop, 1), (mapreduce, 1)

3. Shuffle & Sort：

相同 Key 的值被聚合排序，如  hello  对应所有  1 。

4. Reduce 阶段输出：

(hello, 1), (world, 1), (hadoop, 1), (mapreduce, 1)

四、适用场景

- 批处理任务：日志分析、数据统计、ETL 等。

- 离线计算：对实时性要求不高的大规模数据处理。

五、局限性

- 实时性差：任务需等待所有数据处理完成。

- 迭代计算低效：多次迭代会产生大量中间磁盘读写。

- 资源管理优化：Hadoop 2.x 引入 YARN 后，资源利用率显著提升。