MapReduce定義：
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MapReduce是一種可用于數(shù)據(jù)處理的編程框架。MapReduce采用"分而治之"的思想，把對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的操作，分發(fā)給一個(gè)主節(jié)點(diǎn)管理下的各個(gè)分節(jié)點(diǎn)共同完成，然后通過整合各個(gè)節(jié)點(diǎn)的中間結(jié)果，得到終結(jié)果。簡單地說，MapReduce就是"任務(wù)的分解與結(jié)果的匯總"。
在分布式計(jì)算中，MapReduce框架負(fù)責(zé)處理了并行編程中分布式存儲(chǔ)、工作調(diào)度、負(fù)載均衡、容錯(cuò)均衡、容錯(cuò)處理以及網(wǎng)絡(luò)通信等復(fù)雜問題，把處理過程高度抽象為兩個(gè)函數(shù)：map和reduce，map負(fù)責(zé)把任務(wù)分解成多個(gè)任務(wù)，reduce負(fù)責(zé)把分解后多任務(wù)處理的結(jié)果匯總起來。
MapReduce適用的問題：
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用MapReduce來處理的數(shù)據(jù)集（或任務(wù)）必須具備這樣的特點(diǎn)：待處理的數(shù)據(jù)集可以分解成許多小的數(shù)據(jù)集，而且每一個(gè)小數(shù)據(jù)集都可以完全并行地進(jìn)行處理。
MapReduce框架中的名詞解釋：
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（*）split:
分片是指MapReduce框架將數(shù)據(jù)源根據(jù)一定的規(guī)則將源數(shù)據(jù)分成若干個(gè)小數(shù)據(jù)的過程；其中，一個(gè)小數(shù)據(jù)集，也被稱為一個(gè)分片。
（*）Map:
Map有兩層含義：
其一、是指MapReduce框架中的Map過程，即將一個(gè)分片根據(jù)用戶定義的Map邏輯處理后，經(jīng)由MapReduce框架處理，形成輸出結(jié)果，供后續(xù)Reduce過程使用；
其二，是指用戶定義Java程序?qū)崿F(xiàn)Mapper類的map接口的用戶自定義邏輯，此時(shí)通常被稱為mapper。
（*）Reduce:
Reduce也有兩層含義：
其一，是指MapReduce框架中的Reduce過程，即將Map的結(jié)果作為輸入，根據(jù)用戶定義的Reduce邏輯，將結(jié)果處理并匯總，輸出后的結(jié)果；
其二，是指用戶定義Java程序?qū)崿F(xiàn)Reducer類的reduce接口的用戶自定義邏輯，此時(shí)通常被稱為reducer。
（*）Combine:
Combine是一個(gè)可由用戶自定的過程，類似于Map和Reduce，MapReduce框架會(huì)在Map和Reduce過程中間調(diào)用Combine邏輯（會(huì)在下面章節(jié)中仔細(xì)講解），通常Combine和reduce的用戶代碼是一樣的(也可被稱為本地的reduce過程)，但是請注意并不是所有用MapReduce框架實(shí)現(xiàn)的算法都適合增加Combine過程（比如求平均值）。
（*）Partition:
在MapReduce框架中一個(gè)split對應(yīng)一個(gè)map，一個(gè)partiton對應(yīng)一個(gè)reduce(無partition指定時(shí)，由用戶配置項(xiàng)指定，默認(rèn)為1個(gè)）。 reduce的個(gè)數(shù)決定了輸出文件的個(gè)數(shù)。比如，在需求中，數(shù)據(jù)是從對每個(gè)省匯總而成，要求計(jì)算結(jié)果按照省來存放，則需要根據(jù)源數(shù)據(jù)中的表明省的字段分區(qū)，用戶自定義partition類，進(jìn)行分區(qū)。
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2、Spark 2系列課程視頻套餐??
3、大數(shù)據(jù)消息（Kafka）與實(shí)時(shí)處理（Storm）系統(tǒng)系列套餐????
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一、課程概述
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1、MapReduce課程概述
二、MapReduce編程基礎(chǔ)
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2、案例分析：WordCount數(shù)據(jù)處理的過程
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3、開發(fā)自己的WordCount程序
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4、案例分析：求每個(gè)部門的工資總額
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5、開發(fā)MapReduce程序?qū)崿F(xiàn)求部門的工資總額
三、MapReduce的特性一：序列化
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6、Hadoop的序列化機(jī)制
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7、在MapReduce程序中使用序列化
四、MapReduce的特性二：排序
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8、數(shù)字的排序
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9、字符串的排序
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10、對象的排序
五、MapReduce的特性三：分區(qū)和合并
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11、什么是分區(qū)
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12、分區(qū)案例：根據(jù)部門號(hào)建立分區(qū)
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13、什么是Combiner
六、MapReduce的核心：Shuffle
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14、 什么是Shuffle（洗牌）？
七、MapReduce編程案例
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15、編程案例一：數(shù)據(jù)去重
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16、知識(shí)回顧：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的多表查詢
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17、編程案例二：分析等值連接的數(shù)據(jù)處理流程
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18、編程案例二：實(shí)現(xiàn)等值連接的數(shù)據(jù)處理流程
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19、編程案例三：分析自連接的數(shù)據(jù)處理流程
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20、編程案例三：實(shí)現(xiàn)自連接的數(shù)據(jù)處理流程
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21、案例四：分析倒排索引的數(shù)據(jù)處理過程
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22、案例四：編程實(shí)現(xiàn)倒排索引
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23、案例五：使用MRUnit進(jìn)行單元測試
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