上图是MapReduce的数据处理视图。分为map，shuffle，reduce三个部分。各map任务读入切分后的大规模数据进行处理并将数据作为一系列key:value对输出，输出的中间数据按照定义的方式通过shuffle程序分发到相应的reduce任务。Shuffle程序还会按照定义的方式对发送到一个reduce任务的数据进行排序。Reduce进行最后的数据处理。

    MapReduce计算框架适用于超大规模的数据(100TB量级)且各数据之间相关性较低的情况。

1.2HDFS

    之前，或许你听说过NTFS，VFS，NFS等等等等，没错，HDFS就是hadoop file system。

    为什么需要一种专门的文件系统呢？

    这是因为hadoop使用过网络松散(说其松散，是因为hadoop集群中的任意一个计算机故障了或是不相干了，都不会对集群造成影响)的组合到一起的。多个计算机需要一个统一的文件访问方式。也就是根据一个路径，不同的计算机可以定位同一个文件。

    HDFS就是这样一种分布式文件系统，提供了较好的容错功能和扩展性。

1.3节点与槽位

    Hadoop集群是由很多low cost的计算机组成的，这些计算机被称为节点。组成hadoop的计算机通常都是全功能的，没有特别的专门用于计算和存储的部分。

    这样带来的好处是明显的，因为特别大的硬盘和特别快的cpu，总是意味着难以接受的价格。而且这样一个配置“特别的”节点计算机挂掉了，找个他的替身将是很困难的事情。

    计算节点和存储节点统一的另一个好处是，任务在计算过程中产生的文件，可以直接放在本机的存储节点上，减少网络带宽占用和延迟。

    在衡量hadoop的map和reduce的处理能力的时候通常都是以槽位为单位的。槽位就是集群内每个计算机的cpu并发数(cpu数*核心数*超线程数)的总和。每个任务都会安排在一个槽位内允许，安排不到槽位的任务则会等待。

2. Hadoop应用实例：大规模数据的排序

    Hadoop平台没有提供全局数据排序，而在大规模数据处理中进行数据的全局排序是非常普遍的需求。大量的将大规模数据任务切分成小数据规模的数据处理任务都必须先将大规模数据进行全局排序。例如处理两组大的数据集的属性合并，可以对两组数据进行全局排序然后分解成一系列小的二路归并问题实现。

2.1应用hadoop进行大规模数据全局排序的方法

    使用hadoop进行大量的数据排序排序最直观的方法是把文件所有内容给map之后，map不做任何处理，直接输出给一个reduce，利用hadoop的自己的shuffle机制，对所有数据进行排序，而后由reduce直接输出。

    然而这样的方法跟单机毫无差别，完全无法用到多机分布式计算的便利。因此这种方法是不行的。

    利用hadoop分而治之的计算模型，可以参照快速排序的思想。在这里我们先简单回忆一下快速排序。快速排序基本步骤就是需要现在所有数据中选取一个作为支点。然后将大于这个支点的放在一边，小于这个支点的放在另一边。

    设想如果我们有N个支点(这里可以称为标尺)，就可以把所有的数据分成N+1个part，将这N+1个part丢给reduce，由hadoop自动排序，最后输出N+1个内部有序的文件，再把这N+1个文件首尾相连合并成一个文件，收工。

    由此我们可以归纳出这样一个用hadoop对大量数据排序的步骤：

    1) 对待排序数据进行抽样；

    2) 对抽样数据进行排序，产生标尺；

    3) Map对输入的每条数据计算其处于哪两个标尺之间；将数据发给对应区间ID的reduce

    4) Reduce将获得数据直接输出。

    这里使用对一组url进行排序来作为例子：