hadoop framework

http://hadoop.apache.org/common/docs/r1.0.3/mapred_tutorial.html
mapper
mapper的任务就是把key-value pair转换成key-value pair，作为reducer的输入。
MapReduce framework会为每个InputSplit都分配一个mapper线程，完全并行计算。

mapper的结果在发送到reducer之前有的时候需要进行一次combine, 这中操作都在mapper所在的结点上进行，目的是减少发送到reducer结点的数据。
可以自己指定combiner : JobConf.setCombinerClass(Class)

mapper产生的key-value结果集合会根据key进行分组，然后不同的分组分发到不同的reducer上，可以使用JobConf.setOutputKeyComparatorClass(Class)指定自己的comparator来进行分组。

每个reducer都相当于一个partition, MapReduce Framework默认应该有一个很简单的partition规则，把mapper的结果集合根据key进行partition,然后分发到响应的reducer.也可以指定自己的partitioner, 实现Partitioner接口。
HashPartitioner is the default Partitioner.

需要多少个mapper?
取决于原始文件的大小和blocksize,通常来说每个block都有一个mapper.
num of mapper = filesize / blocksize。
一般来说，每个几点上可以同时有10 － 100个mapper task.

Reducer
reducer的任务是把key-list<value>转换成key-value pair,把结果输出到hdfs上。
reducer声明周期的三个阶段：
shuffle(洗牌) ：通过http从所有的mapper上获取属于这个partition的数据。

sort(排序) ： 虽然mapper的结果是排好序的，但是因为数据来自不同的mapper, 还是要把属于同一个key的所有数据整合在一起。
上两个阶段是同时进行的。

secondary sort(二次排序) ： 如果自己指定数据如何根据key进行分组，则进行二次排序
JobConf.setOutputValueGroupingComparator(Class)
JobConf.setOutputKeyComparatorClass(Class)

reduce(处理) ：结果是不排序的（记得貌似是部分排序）。

reducer的数量：
0.95 or 1.75 ＊ (<no. of nodes> * mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum).
如果是0.95的话，所有的reducer都可以马上就开始工作。
（tag:我们的集群上应该有一个统筹管理所有job的controller）
如果是1.75, 运行最快的reducer结束它的工作之后，可以进行下一轮工作了。（prefer）