mapreduce

关于map：
    map的个数取决于文件的切割之后的份数，hdfs中的block默认是64m
    切割只能对二进制文件和非文件可行，压缩文件不可行
    切割block的size计算：
    splitSize= max[minSize, min(goalSize, blockSize)]
    minSize= ${mapred.min.split.size}  （这个就是可以设置block的size）
    goalSize= totalSize/${mapred.map.tasks}（这个是计算的size，总文件大小和设定的map    数）
    
关于reduce：
    reduce的个数设定和两个有关，主要是setNumReduceTasks()和getPartition有关，                            setNumReduceTasks很好理解，就是设置reduce个数，但是有时候会发现reduce的个数和设置的不对，这是为什么？map输出之后怎么把对应的文件分配到对应的reduce呢，主要是通过partioner方法，reduce默认的是hashPartioner，我们看下他的方法

/** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */
  public int getPartition(K2 key, V2 value,
                          int numReduceTasks) {
    return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
  }

numReduceTasks的值就是setNumReduceTasks的值。不该写这个方法的话，那和setNumReduceTasks值是一样的，有时候有些比如说我就要0号reduce处理的话，那改写这个方法就可以了，设置setNumReduceTasks也没用。

关于文件的切割和读取：
    hadoop的文件切割主要是inputformat接口来实现的，这个接口有两个方法getSplit和getRecordReader，前者主要是用来切割文件用的，后者是用来读取数据的。切割的数据元是存储在InputSplit接口的实现类中，里面定义了这个块的长度，位置信息等等！RecordReader里面定义了如何读取每一条记录，LineReader内部类中的readLine方法就是，里面包括如何处理缺省记录的处理代码！分析见bloghttp://hi.baidu.com/lzpsky/blog/item/99d58738b08a68e7b311c70d.html

关于Combiner：
    map的把数据读入内存然后进行处理之后的数据，会放到内存buffer中，这个buff的值是可以设置的，当阀值到80%的时候，buff会把数据spill一个文件到磁盘中，然后这些split文件会merge生成一个块文件（spilt之后的文件通过索引来聚合）。然后使用Combiner可以使得map端聚合（举例：输出的记录都是key,value键值对，相同的key其实可以合并成为一个key，减少磁盘和网络，combiner就是做这个事情的）。它继承reduce接口





关于通过实现Comparator接口来进行二次排序：