e-mapreduce(mapreduce原语)

传google 里Java是主力，也不全是谣传，有的团队里Java是主力，有的团队里C++是主力，有的团队里Go是主力。而C++竟然要和Go打对台戏，这真是C++有史以来最耻辱的时刻。不过具体来说，很多人以为MapReduce就是hadoop里的那个，所以会立刻想到Java，然而原版的MapReduce是C++的，hadoop mapreduce是开源世界用java复刻出来的。google比较出名的发过论文的系统，几乎都是C++写的，java主要是用在一部分业务后台，例如跑自动化测试的系统和构建系统（开源版本bazel）也是用java写的。

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HiveReducer类是MapReduce处理Reduce阶段业务逻辑的地方。Reducer的核心Reduce方法是MapReduce提供给用户编写业务的另一个主要接口，它的输入是一个键-数组的形式，和Mapper的输入不太一样。Reducer任务启动时会去拉取Map写入HDFS的数据，并按相同的键划分到各个Reducer任务中，相同键的值则会存入到一个集合容器中，因此Reducer 的输入键所对应的值是一个数组，Reducer 输出则是同Mapper一样的键-值对形式。Reducer提供的Reduce方法与Mapper中的Map方法一样，都只是约定了输入和输出的数据格式。和Map方法一样，Reducer在提供方便的同时，也有相似的弊端。#mapreduce简介#

MapReduce流程

MapReduce的Map端聚合通常指代实现Combiner类。Combiner也是处理数据聚合，但不同于Reduce是聚合集群的全局数据。Combiner聚合是Map阶段处理后的数据，因此也被称之为Map的聚合。

一是利用多线程来执行具体的任务（HadoopMapReduce采用的是进程模型），减少任务的启动开销；二是Executor中有一个BlockManager存储模块，会将内存和磁盘共同作为存储设备（默认使用内存，当内存不够时，会写到磁盘），当需要多轮迭代计算时，可以将中间结果存储到这个存储模块里，下次需要时，就可以直接读取该存储模块里的数据，而不需要读取HDFS等文件系统的数据，因而有效减少了I/O开销，或者在交互式查询场景下，预先将表缓存到该存储系统上，从而可以提高读写I/O性能。——《Spark编程基础（Scala版）》

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