一、为什么是MapReduce?
世间的计算无非就两种形式——Map & Reduce，而Reduce 又依赖 Map实现
Map: 以一条记录为单位做映射，只关心一条记录中的某个字段。它是一种映射，将数据映射为kv的形式，相同的key为一组。一条记录可以转化为另一条或另N条记录。
Reduce: 以一组数据为单位做计算。在Reduce方法内按要求迭代计算这一组数据。
MapReduce通过 kv联系在一起。
二、MapReduce流程介绍：
MapReduce流程图：
split()控制并行度（控制力度）：一共500M数据，你要5个100M并行，还是100个5M并行。split()会格式化记录，处理后的记录交给map方法处理。一个split()对应一个map。
MR:数据以一条记录为单位经过map方法映射成kv，归并排序后，相同的key为一组。这一组数据调用一次Reduce()（Reduce()从每个map()方法中取出相同k的记录组成一组），在方法内迭代计算着一组数据。
三、MapReduce中的shuffle：
下面是一个map进程的详细展开图：
在上图中
引入分区(partition)概念，一个记录经过一个map()映射成kv，再通过k计算出p 得到一条记录（k, v ,p）相同分区p的记录保存在同一个文件中。一个reduce处理一个分区。
**buffer in memory: **
经过map（）方法的记录会存储在本地磁盘中，而一条记录读取一次磁盘显然提高了I/O成本，消耗很多时间。因此这个缓冲区的存在就是让记录先存储在缓冲区中，缓冲区满后再溢写进磁盘。
partition, sort， and spill to disk：
内存缓冲区溢写磁盘时：做一个2次排序，先排分区p,再排相同k。
为什么排序分区p:假设分区p乱序，有n条记录，一个reduce读取一个分区。reduce进程需要从磁盘中读取n次（读取到不是自己分区的记录则换一个reduce读取）。而如果分区p有序，每个reduce可以一口气读取属于自己分区的那一整块记录，大大降低I/O成本。而k排序同样是为了降低I/O成本，这里不再赘述。
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