对大数据分析感兴趣的朋友需要掌握许多大数据开发的知识与技能。本文将介绍大数据中的MapReduce技术。

为什么要使用MapReduce？因为它能够“化繁为简”，把处理大数据的复杂任务拆分成多个简单的子任务。“简单”意味着计算规模缩小，数据在就近节点进行处理，并且可以并行执行。

简要版流程如下：

输入文件 ->【Map任务】分割 --> 映射 --> 分区 --> 排序 --> 合并（暂存于内存缓冲区）~~~ 溢写（由独立线程写入磁盘）--> 合并 --> 输出Map阶段的结果 ~~~ 【Reduce任务】复制 --> 合并 --> Reduce处理 --> 输出最终文件

多个Map任务同时启动，分别处理各自的数据片段。

分区：

作用是将Map阶段的输出分配给对应的Reducer，分区的数量等于Reducer的数量。默认采用哈希分区算法。随后，数据会被写入内存缓冲区。

溢写：

当内存缓冲区中的数据达到一定比例（默认为80%），会触发溢写操作。此时，系统会锁定这部分数据，并将其写入本地磁盘，形成临时文件。这个过程由单独的线程控制，与写入内存缓冲区的操作同步进行。

排序与合并：

在数据溢写到磁盘前，会对这80%的数据按分区和键进行排序。如果设置了Combine操作，则在此基础上进一步合并相同键的数据，最终形成一个溢写文件。

合并：

将多个溢写文件通过多路归并排序合并成一个文件，这是Map阶段的最终输出。同时还会生成一个索引文件（file.out.index），记录每个分区的起始位置和长度。

Reduce阶段：

复制：多线程并发地从各个Mapper处获取属于当前Reducer的数据块，并存储在内存缓冲区中。当内存使用率超过阈值时，数据会被写入磁盘。

合并：持续进行，因为不同Mapper的输入文件可能未排序，所以在写入磁盘前需要进行合并操作，直到没有新的Map端数据被写入为止。最后启动合并操作，对所有磁盘上的数据进行排序，形成最终文件作为Reducer的输入文件，至此Shuffle阶段结束。

Reduce：类似于Combine，都是为了合并相同的键并计算结果，最终将结果写入HDFS。

总之，对于MapReduce的理解大致如上所述。学习大数据并非一日之功，对于有兴趣进行大数据分析的朋友，建议选择专业的培训机构进行系统学习，这样才能确保掌握实用的技术。这里推荐一家专业的培训机构——扣丁学堂，它不仅拥有资深的讲师和丰富的课程资源，还提供大量可供学员自学的大数据视频教程。