如何高效开发MapReduce应用？

MapReduce是一个分布式运算程序的

MapReduce_MapReduce应用开发

MapReduce是一个分布式计算编程框架，是用户开发基于Hadoop的数据分析应用的核心组件，它的核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。

优点

1、易于编程：MapReduce简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到大量廉价的PC机器上运行，也就是说你写一个分布式程序，跟写一个简单的串行程序是一模一样的，就是因为这个特点使得MapReduce编程变得非常流行。

2、良好的扩展性：当你的计算资源不能得到满足的时候，你可以通过简单的增加机器来扩展它的计算能力。

3、高容错性：MapReduce设计的初衷就是使程序能够部署在廉价的PC机器上，这就要求它具有很高的容错性，比如其中一台机器挂了，它可以把上面的计算任务转移到另外一个节点上运行，不至于这个任务运行失败，而且这个过程不需要人工参与，而完全是由Hadoop内部完成的。

4、适合PB级以上海量数据的离线处理：可以实现上千台服务器集群并发工作，提供数据处理能力。

5、抽象层级高：MapReduce框架提供了高级抽象，允许开发人员专注于业务逻辑，而不必处理底层的分布式系统细节，这降低了开发大规模数据处理应用的复杂性。

6、并发能力强：可实现上千台服务器集群并发工作，提高数据处理能力，适合PB级以上海量数据的离线处理。

缺点

1、不擅长实时计算：MapReduce无法像MySQL一样，在毫秒或者秒级内返回结果。

2、不擅长流式计算：流式计算的输入数据是动态的，而MapReduce的输入数据集是静态的，不能动态变化，这是因为MapReduce自身的设计特点决定了数据源必须是静态的。

3、不擅长DAG（有向无环图）计算：多个应用程序存在依赖关系，后一个应用程序的输入为前一个的输出，在这种情况下，MapReduce并不是不能做，而是使用后，每个MapReduce作业的输出结果都会写入到磁盘，会造成大量的磁盘IO，导致性能非常的低下。

4、数据倾斜问题：在某些情况下，数据可能会不均匀的分布在不同的映射任务中，导致一些任务需要处理比其他任务更多的数据，这可能导致性能不均衡的问题，引起整个程序性能的下降。

核心思想

1、分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段：第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干；第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。

2、MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段：如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个MapReduce程序，串行运行。

MapReduce进程

一个完整的MapReduce程序在分布式运行时有三类实例进程：MrAppMaster、MapTask和ReduceTask。

MapReduce编程规范

用户编写的程序分成三个部分：Mapper、Reducer和Driver。

WordCount案例实操

在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数，需求分析按照MapReduce编程规范，分别编写Mapper，Reducer，Driver。

常见问题解答

1、什么是MapReduce？：MapReduce是一个分布式、并行处理的计算框架，它将任务分为Map阶段和Reduce阶段，开发人员使用存储在HDFS中数据（可实现快速存储），编写Hadoop的MapReduce任务，由于MapReduce工作原理的特性，Hadoop能以并行的方式访问数据，从而实现快速访问数据。

2、MapReduce的优点有哪些？：MapReduce的优点包括易于编程、良好的扩展性、高容错性、适合PB级以上海量数据的离线处理、抽象层级高以及并发能力强。