最后说一句。 当管理员搭建服务器的时候，他们可Neng会给服务器集群、数据库、中间件软件装上一种叫ZuoMapReduce的东西。

MapReduce结构

MapReduce在未来的服务器上可Neng将会成为一种标准配备，它将对数据进行分析并将分析后的后来啊传达给中央数据采集点。这个方法，研究者们叫它“in-situ MapReduce ”。

换位思考... 就像我们玩游戏一样， 网络服务器可Neng会把大部分时间花在玩儿上，dan是iMR可yi用来处理日志数据。

为了减少磁盘IO和网络IO， 还可yi进行压缩，对spill,merge文件dou可yi进行压缩。中间后来啊fei常的大， IO成为瓶颈的时候压缩就fei常有用， 别犹豫... 可yitong过设置为true进行压缩，数据会被压缩写入磁盘，读数据的时候读的是压缩数据，需要解压。

MapReduce流程详解

每个job的每一个mapdou会根据reduce数将数据分成map输出后来啊分成n个partition，suo以map的中间后来啊中是有可Neng包含每一个reduce需要处理的部分数据的。为了优化reduce的施行时间， hadoop中是等job的第一个map结束后suo有的reduce就开始尝试从完成的map中下载该reduce需要处理的部分数据，试试水。。

MapReduce优化方法主要：数据输入、 Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数，奥利给！。

欧了！ 据悉， 研究员为此专门制定了一个计划以建立处理速度和后来啊完整性之间的平衡，如guo需要geng快地获得后来啊，那么每个服务器可yi忽略掉一些hen耗费时间的数据，从而得到一个不那么wan全，但仍是有意义的后来啊。而如guo想得到一个全面的分析，则需要hen长的时间和hen大的服务器资源去完成。

PTSD了... https://blog.csdn.net/singularity_muzi/article/details/80101893版权本文介绍如何使用MapReduce模板编写程序，以分析网站日志并统计每个城市的独立访客数。先说说定义了PV、 UV、VV和IP等网站指标，接着详细阐述了MapReduce的施行过程，包括输入输出值的确定。

1. 数据输入：合并小文件， 在施行MR任务前将小文件进行合并，大量的小文件会产生大量的Map任务，增大Map任务装载次数，而任务的装载比较耗时从而导致MR运行较慢。

2. Map阶段：Map阶段包括：第一读数据：从HDFS读取数据1、 问题：读取数据产生多少个Mapper??Mapper数据过大的话，会产生大量的小文件，由于Mapper是基于虚拟机的，过多的Mapper创建和初始化及关闭dou会消耗大量的资源，拜托大家...。

来一波... 3. Reduce阶段：Reduce阶段包括：第二将数据写入HDFS：在Reduce阶段，将处理后的数据写入HDFS。

4. IO传输：在MapReduce中， 数据传输是tong过网络进行的，suo以呢，优化IO传输也是提高MapReduce性Neng的关键。

最终的最终。 5. 数据倾斜问题：数据倾斜是指数据分布不均匀， 导致某些节点处理的数据量远大于其他节点，从而影响整体性Neng。

6. 常用的调优参数：MapReduce提供了许多参数可yi调整， 如mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb等，合理调整这些参数可yi提高性Neng，反思一下。。

造起来。 tong过以上方法， 我们可yigeng好地理解和优化MapReduce，让我们的服务器geng加高效地工作。