在之前的Hadoop是什么中已经说过MapReduce采用了分而治之的思想，MapReduce主要分为两部分，一部分是Map——分，一部分是Reduce——合

公司主营业务：成都网站设计、成都做网站、移动网站开发等业务。帮助企业客户真正实现互联网宣传，提高企业的竞争能力。创新互联建站是一支青春激扬、勤奋敬业、活力青春激扬、勤奋敬业、活力澎湃、和谐高效的团队。公司秉承以“开放、自由、严谨、自律”为核心的企业文化，感谢他们对我们的高要求，感谢他们从不同领域给我们带来的挑战，让我们激情的团队有机会用头脑与智慧不断的给客户带来惊喜。创新互联建站推出慈利免费做网站回馈大家。

MapReduce全过程的数据都是以键值对的形式存在的
如果你想了解大数据的学习路线，想学习大数据知识以及需要免费的学习资料可以加群：784789432.欢迎你的加入。每天下午三点开直播分享基础知识，晚上20:00都会开直播给大家分享大数据项目实战。

首先，我们假设我们有一个文件，文件中存了以下内容

hive spark hive hbase
hadoop hive spark
sqoop flume scala

这里涉及到一个偏移量（一个字符或空格为1位）
第一行的偏移量为0，内容为“hive spark hive hbase”
第二行的偏移量为21，内容为“hadoop hive spark”
第三行的偏移量为39，内容为“sqoop flume scala”

Map
输入
MapReduce处理的数据是从HDFS中读出来的
以偏移量为key，内容value，则存在：
（0，“hive spark hive hbase”）
（21，“hadoop hive spark”）
（39，“sqoop flume scala”）
输出
将输入的value中的词以空格为分割逐个取出来做key，1做value存起来
（hive，1）
（spark，1）
（hive，1）
（hbase，1）
（hadoop，1）
注意：有多少行，Map就要循环做几次
shuffle（之后会详细说，这里简单解释）
输入
map的输出
输出
相同的key的value进行合并
这里合并不是进行累加或别的运算，而是合并到一个集合中
（hive，[1,1,1]）
（spark,[1,1]）
（hbase，[1]）
（hadoop，[1]）
。。。。。。
reduce
输入
shuffle的输出
输出
根据业务将value进行合并
例如当前的业务就会将value进行累加
MapReduce处理数据五步走
整个MapReduce程序，所有数据以（key，value）形式流动

第一步：input
正常情况下不需要写代码
仅仅在MapReduce程序运行的时候指定一个路径即可

第二步：map（核心）
map（key，value，output，context）
key：每行数据的偏移量——基本没用
value：每行数据的内容——真正需要处理的内容

第三步：shuffle
不需要写代码

第四步：reduce（核心）
reduce（key，value，output，context）
key：业务需求中的key
value：要聚合的值

第五步：output
正常情况下不需要写代码
仅仅在MapReduce程序运行的时候指定一个路径即可

工作原理
这里写图片描述

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

标题名称：以MapReduce编程五步走为基础，说MapReduce工作原理-创新互联
标题URL：http://myzitong.com/article/diieso.html