基于Hadoop的研究及性能分析
基于Hadoop的性能优化分析
基于Hadoop的性能优化分析摘要：该文对Hadoop平台的性能优化进行了研究，围绕Hadoop 配置参数、任务调度算法两个角度来分析优化的方法，并且与Hadoop 传统的性能优化方法进行了对比，指出其存在问题的是缺乏动态性和灵活性，Hadoop集群优化对于提高系统性能和执行效率具有重大的意义。
关键词：云计算调度优化性能分析1 Hadoop数据处理平台存在的问题Hadoop是MapReduce的一个开源实现，凭借其高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性Hadoop成为业内大数据处理的优秀解决方案，其按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
但是仍旧存在不少问题。
(1)MR思想的低效性；MR的思想，会导致将一个计算分成多步来执行，每步之间还插入了数据存储等操作，导致了冗余的数据存储过程。
(2)Namenode/Jobtracker单点故障。
Hadoop采用的是master/slaves 架构，该架构管理起来比较简单，但如果单一节点停止运行将会导致数据节点无法通信，实际上这也将导致整个系统停止工作。
(3)数据处理线性模式；数据的处理流程是一个有向无环图，使用MapReduce就会产生较多的步骤，需要考虑如何分割任务、如何并行等。
(4)Jobtracker同时进行监控和调度，负载过大。
因此在实际使用中需要我们考虑如何针对上述的缺点进行针对性的优化。
2 Hadoop性能优化方法为了提高其数据性能，主要采用以下几个思路：从Hadoop参数、任务调度等角度来进行优化。
2.1 Hadoop参数配置优化2.1.1 Linux文件系统参数默认情况下，当系统运行需要访问大量文件，linuxet2/et3文件系统在创建和修改时会记录下文件的时间戳，导致访问速率变慢。
同时关闭noatime和nodiratime可提升文件系统的性能。
避免执行RADI和LVM，特别是在TaskTracker和DataNode节点上。
2.1.2 配置参数调整dfs.namnode.handler.count表示namenode和jobtracker中用于处理RPC的线程数，默认是10。
hadoop分布式实验总结
hadoop分布式实验总结Hadoop分布式实验总结一、实验目标本次实验的目标是深入理解Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型，通过实际操作和案例分析，掌握Hadoop的基本原理和应用。
二、实验内容在本次实验中，我们主要完成了以下几个部分的内容：1. HDFS的基本操作：包括在HDFS中创建文件夹、上传和下载文件等。
2. MapReduce编程：编写Map和Reduce函数，实现对数据的处理和分析。
3. Hadoop集群搭建：配置Hadoop集群，了解节点间的通信和数据传输机制。
4. 性能优化：通过调整参数和优化配置，提高Hadoop集群的性能。
三、实验过程1. HDFS操作：首先，我们在本地机器上安装了Hadoop，并启动了HDFS。
然后，我们通过Hadoop命令行工具对HDFS进行了基本的操作，包括创建文件夹、上传和下载文件等。
在操作过程中，我们遇到了权限问题，通过修改配置文件解决了问题。
2. MapReduce编程：我们选择了一个经典的问题——单词计数作为案例，编写了Map和Reduce函数。
在编写过程中，我们了解了MapReduce的基本原理和编程模型，以及如何处理数据的分片和shuffle过程。
3. Hadoop集群搭建：我们在实验室的局域网内搭建了一个Hadoop集群，配置了各个节点之间的通信和数据传输。
在配置过程中，我们注意到了防火墙和网络通信的问题，通过调整防火墙规则和配置网络参数，解决了问题。
4. 性能优化：我们对Hadoop集群进行了性能优化，通过调整参数和优化配置，提高了集群的性能。
我们了解到了一些常用的优化方法，如调整数据块大小、优化网络参数等。
四、实验总结通过本次实验，我们深入了解了Hadoop分布式文件系统和MapReduce计算模型的基本原理和应用。
在实验过程中，我们遇到了一些问题，但通过查阅资料和互相讨论，最终解决了问题。
通过本次实验，我们不仅掌握了Hadoop的基本操作和编程技能，还提高了解决实际问题的能力。
基于Hadoop平台的大数据处理与分析
基于Hadoop平台的大数据处理与分析随着互联网时代的到来，数据量呈现出惊人的增长，从几十GB增长到百TB、千TB、万TB甚至十万TB，这也是“大数据”这一概念被提出的原因之一。
而如何快速地处理和分析这海量的数据，成为企业、政府、学术方面共同关注的问题。
在此背景下，基于Hadoop平台的大数据处理与分析技术因其方便性、高性能、可扩展性、成本优势等特点，愈发受到人们的青睐和追捧。
一、Hadoop平台简介Hadoop是一个开源的分布式计算平台，由Apache软件基金会进行开发、维护和管理。
该平台主要由两个核心模块组成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架，它们合起来为大规模数据处理及存储提供了一套完整的解决方案。
在如今的大数据处理领域，Hadoop已经成为了业内最流行的平台之一。
二、Hadoop的优势1. 处理及存储能力强大：Hadoop能够支持PB级别的数据存储和处理，它能够轻松地处理超过10万个节点集群，并具有快速的储存和处理速度，这种能力是传统计算机技术所无法比拟的。
2. 灵活可扩展性：Hadoop基于“单节点不死亡”的原则，如果某台服务器出现故障，系统会自动将任务转移到其他正常的服务器上进行处理，因此它可以轻松地实现集群扩容或者缩容，这种优势是传统计算机系统所无法比拟的。
3. 易于安装和部署：Hadoop的安装和部署相对容易，它可以在各种操作系统上运行，并且可以与各种数据源（如关系型数据库、NoSQL数据库等）无缝连接。
4. 易于使用的API：为了方便开发人员使用该平台进行大数据处理与分析，Hadoop提供了丰富而易于使用的API，因此开发人员可以快速轻松地处理和分析大规模数据。
三、Hadoop的应用场景1. 搜索引擎：搜索引擎是大数据处理中应用最为广泛的领域之一，Hadoop可以轻松处理百亿级别的数据量，对数据进行分析，并生成各种类型的搜索结果，帮助公司或组织更好地利用这些数据。
基于Hadoop平台的大数据分析与应用研究
基于Hadoop平台的大数据分析与应用研究近年来，大数据技术和应用逐渐成为了科技领域中的重点内容之一。
如何使用大数据技术进行有效的数据分析和应用，成为了各种企业和组织所需面临的一个重要问题。
对于这个问题，由于Hadoop平台在大数据领域中的重要作用，应用Hadoop进行大数据分析和应用成为了越来越多人的首选方案。
一、 Hadoop平台的简介Hadoop平台是一个开源的框架，适合分布式存储和处理大规模数据。
Hadoop 平台的名字起源于创始人Doug Cutting的儿子的玩具大象，这个大象还成为了Hadoop的吉祥物。
Hadoop主要包括两个核心组件：Hadoop分布式文件系统HDFS 和MapReduce计算框架。
HDFS是一个分布式的文件系统，它设计用来处理大规模数据并且能够提供高可靠性和高性能的文件系统。
MapReduce是一个分布式计算框架，它由Google的MapReduce思想演化而来。
MapReduce处理大规模数据并行化，使得任务能够在多个计算机集群上并行执行。
二、 Hadoop平台在大数据分析中的应用在大数据分析领域，Hadoop平台具有以下特点：1) 可扩展性。
Hadoop平台能够自动缩放，使得计算变得动态伸缩。
对于新数据和更大的数据集，Hadoop平台能够实现无缝的扩展。
2) 可靠性。
Hadoop平台提供了数据冗余机制，允许存储多个副本。
因此当硬件失败时，数据不会丢失，因为备份数据会被自动提供。
3) 操作简单。
Hadoop平台有很多操作工具，如Hadoop命令行界面和基于Web 的用户界面。
并且因为有许多开发人员在使用Hadoop平台，所以开发社区很大，有大量的资料和教程。
基于Hadoop平台的大数据分析应用包括：1) 日志和网站访问分析。
Hadoop平台可以使用它的数据处理功能来对日志和网站访问数据进行处理和分析。
通过这个分析应用，企业可以更好地了解客户的行为模式，进行更准确的市场营销。
hadoop 毕业设计
针对Hadoop的毕业设计可以选择以下方向进行研究和开发：
1. 大数据分析：基于Hadoop平台进行大规模数据的存储和分析，可以选择一个具体的行业领域或者应用场景，如电商数据分析、金融风控数据分析等，结合Hadoop的MapReduce框架进行数据处理和分析。
2. Hadoop性能优化：针对Hadoop集群的性能瓶颈进行研究，优化Hadoop的数据存储、计算和调度，提高整个系统的性能和容错能力。
3. Hadoop与机器学习：结合Hadoop和机器学习技术，设计并实现一个大数据的机器学习平台，用于处理海量数据并构建预测模型或分类模型。
4. Hadoop与实时数据处理：研究Hadoop在实时数据处理方面的应用，可以结合Kafka、Spark等技术，构建一个实时数据处理和分析系统。
5. Hadoop在云环境下的应用*：研究Hadoop在云环境下的部署和应用，探索Hadoop在云原生架构中的优化和适配。
6. Hadoop安全与权限管理：研究Hadoop集群的安全机制和权限管理，设计一套完善的访问控制系统，保障数据的安全性。
7. Hadoop与区块链：探索Hadoop与区块链技术的结合，研究如何利用区块链技术保障Hadoop集群数据的可信度和完整性。
8. Hadoop在边缘计算中的应用：研究Hadoop在边缘计算场景下的应用，解决边缘设备上大规模数据的存储和处理问题。
以上这些方向都是当前大数据领域的热点问题，选择其中一个作为毕业设计的研究方向，并结合具体的需求和背景，进行深入的研究和开发，将会有很好的实际意义和应用前景。
基于Hadoop的大数据处理系统设计与实现
基于Hadoop的大数据处理系统设计与实现随着互联网和移动智能终端的飞速发展，数据量不断增长，由此产生的数据处理和存储需求也日益增加。
而传统的数据库处理方式已经无法满足如此庞大的数据量和处理速度需求，于是大数据处理技术应运而生。
Hadoop是其中最著名的开源大数据处理框架，下面将介绍基于Hadoop的大数据处理系统的设计和实现。
一、需求分析设计一个基于Hadoop的大数据处理系统，需要先进行需求分析。
我们需要对系统进行如下几个方面的分析：1.数据存储系统需要提供存储庞大数据的容器和机制，并且要保证数据的完整性和可靠性。
2.数据处理系统需要支持对大数据的处理和分析，并能够以高效的方式对数据进行处理。
3.系统性能系统需要具有良好的性能，并且能够对数据进行快速处理。
基于这些要求我们可以设计出一个基于Hadoop的大数据处理系统，用于处理大规模数据。
二、系统设计1.系统架构设计Hadoop设计的核心是分布式计算，系统采用主从架构模式，包含一个主服务器和多个从服务器，从服务器上运行着Data Node和Task Tracker进程，分别负责数据存储和数据处理，主服务器上运行着Name Node和Job Tracker进程，分别负责管理文件系统和任务管理。
2.数据存储设计系统采用HDFS（Hadoop Distributed File System）作为数据存储的容器，HDFS的特点是高可用性以及对大文件的支持。
在HDFS中，数据被分成块并分布在多个服务器上进行存储，从而提高了存储性能和可靠性，同时也通过数据缓存，实现了数据的快速读取。
3.数据处理设计系统采用MapReduce模型进行数据处理，MapReduce的特点是并行和分布式处理。
MapReduce将数据处理任务分解成两个阶段：Map阶段和Reduce阶段，Map阶段负责将输入数据处理成键值对，Reduce阶段则负责将相同键的值进行聚合得到最终结果。
hadoop学习心得
hadoop学习心得Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。
在学习Hadoop的过程中，我深刻体味到了它的强大功能和灵便性。
以下是我对Hadoop学习的心得体味。
首先，Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。
HDFS是一个可靠性高、可扩展性好的分布式文件系统，它将大规模数据集分散存储在多个计算节点上，实现了数据的冗余备份和高效的并行读写。
MapReduce是一种编程模型，用于将大规模数据集分解为小的数据块，并在分布式计算集群上进行并行处理。
通过将计算任务分发到不同的计算节点上，MapReduce能够高效地处理大规模数据集。
其次，Hadoop生态系统提供了许多与Hadoop集成的工具和框架，如Hive、Pig、HBase和Spark等。
这些工具和框架扩展了Hadoop的功能，使得我们能够更方便地进行数据分析和处理。
例如，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了类似于SQL的查询语言，使得我们能够以简单的方式进行数据查询和分析。
Pig是一个用于数据分析的高级编程语言，它提供了一套简化的操作符，使得我们能够更轻松地进行数据转换和处理。
HBase是一个分布式的、可扩展的NoSQL数据库，它提供了高速的随机读写能力，适合于存储海量的结构化数据。
Spark是一个快速而通用的集群计算系统，它提供了丰富的API，支持多种编程语言，并能够在内存中高效地进行数据处理。
再次，通过实践和项目应用，我发现Hadoop在大数据处理方面具有许多优势。
首先，Hadoop能够处理海量的数据，能够轻松地处理TB级别甚至PB级别的数据集。
其次，Hadoop具有高可靠性和容错性。
由于数据存储在多个计算节点上，并且备份了多个副本，即使某个节点发生故障，数据仍然可靠地保留在其他节点上。
此外，Hadoop还具有高扩展性和高性能。
我们可以根据需求增加计算节点的数量，从而实现更高的计算能力和处理速度。
基于Hadoop的大数据分析系统的设计与实现
基于Hadoop的大数据分析系统的设计与实现随着信息化时代的到来，数据量呈爆炸式增长，如何利用这些海量数据来为企业、政府等机构提供更好的服务成为一个热门话题。
而大数据分析技术的产生和发展，为这个问题提供了一个有效的解决方案。
作为其中的代表性技术之一，Hadoop已经成为一款备受欢迎的大数据分析系统。
本文将从设计和实现两个层面来总结分析基于Hadoop的大数据分析系统。
1. 设计1.1 数据的分片Hadoop的一个核心思想就是将数据分成很多块进行处理。
这种方式可以有效增加并行度，减少单个节点处理的压力，提高系统的效率。
分片的大小一般由MapReduce框架中的“块大小(block size)”参数来定义，一般建议设置为128MB到256MB之间。
1.2 数据的存储Hadoop的数据存储一般采用HDFS(分布式文件系统)进行管理，其基本特点是数据分布式存储，副本备份，处理集群与数据存储集群分离，容错性强。
HDFS的数据块默认大小为64MB，每个文件至少存储3个副本（可设置），且这些副本分布在不同的节点上，以保证数据的冗余备份和高可用。
1.3 数据的处理Hadoop采用MapReduce编程模型对数据进行处理。
MapReduce本身是一种分布式计算模型，可以为不同类型的数据提供不同的计算方式。
MapReduce过程包括两个阶段：Map和Reduce。
Map负责将数据进行划分、处理和输出，Reduce则负责合并Map输出结果并输出最终结果。
事实上，Map和Reduce运行的都是相同的代码，但在MapReduce框架中，它们的作用却不同。
1.4 数据的分发Hadoop的一大特点是能够很好地利用分布式式处理来提高数据分析的效率。
在Hadoop的分布式式处理中，数据的分发通常采用Hadoop的YARN（Yet Another Resource Negotiator）来负责完成。
YARN是Hadoop的一个资源调度系统，它提供了一个简单的接口，使得用户可以对运行在集群上的应用程序进行监控和管理。
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基于Hadoop的研究及性能分析摘要在大数据到来的今天，本文首先介绍了Hadoop及其核心技术MapReduce的工作原理。
详细讨论了Hadoop推测执行算法和SALS 推测执行算法并对它们的性能进行分析。
最后，分析了MapReduce 框架的通用二路连接算法 RSJ。
为了提高性能，提出了一种基于DistributedCache 的改进算法，通过减少 mapper 输出的数据来达到优化的目的。
关键字：Hadoop MapReduce 性能算法Abstract:In the era of big data, this paper introduces Hadoop, MapReduce and its core technology works.I have discussed the Hadoop speculative execution algorithms and SALS speculative execution algorithm and analyzed their performance.Finally, I analyzed the Common Road Join Algorithm in MapReduce framework.To improve performance, I propose an improved algorithm based DistributedCache by reducing the mapper output data to achieve optimization purposes.Key words:Hadoop; MapReduce; Performance;Algorithm1、绪论1.1、背景伴随Internet和Web技术的飞速发展,网络日志、互联网搜索索引、电子商、社交网站等技术的广泛使用带来了数据量的急剧增长。
计算机技术在各行各业的普遍使用也促使的数据的产生,如用于测量和传输有关位置、震动、湿度、温度的传感器所产生的海量数据。
大数据时代真的来了吗？据[1]中统计显示所有企业每天的信息存储量高达 2.2ZB，其中大型企业平均每天产生的信息量达 10WTB，而中小企业平均每天产生 563TB 的数据量。
预计明年大型企业产生的数据量将增长 67%，中小企业数据量的增长则高达 178%。
因此，在 2012年年末，中国工程院院士邬贺铨指出：“在过去短短的 18 个月，中国移动互联网流量增加了10 倍，占全球互联网流量的10%，成为名副其实的世界数据中心。
因此，中国已经步入了“大数据”时代。
大数据主要有四个典型特征：（1）海量：目前各行各业面临着数据量的大规模增长。
例如，IDC 最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍之多。
（2）多样性：数据不单单以结构化数据形式存在。
目前，半结构化数据和非结构化数据也已经占了数据总数相当大的一部分。
数据多样性的增加主要由包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录等数据类型造成的。
（3）高速：指的是需要实现对大数据的快速处理和分析任务，以实时满足用户需求。
（4）易变性：大数据具有多层结构，这意味着大数据会呈现出多变的形式和类型。
由于大数据的上述几种特性，使得采用传统数据库技术来处理大数据存如下一些问题：第一，平时使用的计算机存储容量和计算速度都无法满足大数据的存储和计算要求。
虽然可以根据数据的大小采取增强机器配置的方法来满足需求，但是代价是及其昂贵的；第二，传统关系型数据库只能用于存储和查询结构化的数据类型，而无法满足多样化数据的存储；第三，传统数据库系统的分析处理能力也无法满足快速处理大数据的处理请求。
正是因为传统技术有着这些方面的不是，用于处理数掘的Hadoop技术诞生了,Hadoop是上述解决方案的实现框架。
Hadoop平台Apache是开源设计的,它是部署在廉价的计算机集群上的一个分布式计算框架。
与PC机类似,Hadoop也为应程序提供一组稳定、灵活、可靠的接口。
Hadoop 括许多子项目,如HDFS、HBase、MapRedeuce等。
其中分布式文件系统(HDFS)主要是用来存储非结构化数掘的;HBase用来存储海量半结构化数据的； MapReduce作为一种并行编程模型，可以很好的实现大数据时代的计算任务。
所以木文将对Hadoop进行深入的研究,并对它的一些性能进行分析,进而让我们更了解该系统。
本文的研究意义如下:(1)随着数据量的爆炸式增长,如何有效的存储海量数据、如何高效的从现存海量数据中获得所需信息,对经济、社会、政治发展都具有重要的意义。
(2)Hadoop是为存储、处理大数据而产生。
Hadoop框架将数据的存储和处理集成于一体,因此在大数据时代研究Hadoop具有重要的理论意义。
(3)HDFS和MapReduce作为Hadoop核心部件,对它们进行研究和优化,可以更好的理解Hadoop运行机制,在一定程度上提高Hadoop系统的整体性能,对Hadoop在大数据环境中的使用具有重要的意义。
1.2、国内外的研究现状在大数据时代,海量数据存储技术具有重大的研究意义和市场价值,随着数据量的增长和数据结构复杂度的提高,存储技术不断更新换代,存储产品也层出不穷。
为了降低使用成本,目前的分布式系统趋于建立在廉价的服务器、PC或普通存储设备之上。
由于海量数据存储系统的规模巨大和系统设计复杂,服务器、设备故障、软件出错的频率较高因此如何构建自组织能力强、数据可靠性高和可伸缩性好的系统成为存储系统设计的关键任务。
经过近几十年的探索、实践和研究,人们发现基于智能存储设备的存储技术符合上述条件,所以该技术也成为了目前存储技术研究的焦点。
目前，国内外研究中对于基于 MapReduce 框架数据集连接(join)优化问题已经存在了一些解决方案：文献[2]中作者针对等连接关系型任务提出了一种新的编程模式Map-Reduce-Merge。
该模型除了含有 Map 和 Reduce 阶段之外，还添加了一个 Merge 阶段。
该模型的思想是：当处理连接任务时设置了多个 Reduce 节点，则 Reduce 阶段输出的结果分散在集群中的不同节点上。
因此，Merge 阶段的任务把 Reduce 阶段输出的、分布在多个节点上的结果进行合并，从而得到最后的结果。
但是，这篇文章仅仅提出了思想，并没有提出相应的方法来实现这一思想。
文献[3]提出一种仅仅使用一个 MapReduce 任务就能够完成多路连接任务的方法。
它的主要思想是：以一对多的形式将 Map 端中满足连接条件的元组都发往同一的 Reduce 端，然后在 Reduce 端进行连接操作。
然而，这篇文章重点就如何减少 Map 端发往Reduce 的数据量进行了研究，并没有给出具体的实现。
文献[4]中提出了一种基于预排序的多路连接算法。
算法思想是首先将连接任务划分成多个连接的子任务，然后对每个子任务进行预处理。
预处理的作用是将每个子任务所要连接的两个表按照连接属性值进行排序，使得具有相同属性值的元组能够存储在同一个Map 点上，这时候就可以在 Map 阶段完成多个子连接任务，而在Reduce 阶段，将各子任务的结果合并。
这算法的不是之处在于对表数据的预排序也会产生大量的网络开销。
2、Hadoop及MapReduce介绍2.1、Hadoop简介：Hadoop最早是作为一个开源搜索引擎项目Nutch的基础平台而开发的,后来随着项目的进展,Hadoop被作为一个单独的开源项目进行开发。
Hadoop 也括许多子项目,如,HBase、Pig、Hive、HDFS 和MapReduce 等,其中最核心纽成项目是HDFS和MapReduce。
HDFS 是一种分布式存储技术,为Hadoop并行计算提供了数据支持。
MapReduce 是一种并行编程模型，包括Map和Reduce两个部分。
Map和Reduce的作分别是作业的分解与结果的汇总。
MapReduce和HDFS都时采用主从式架构,通过构建主节点来来屏蔽从节点的复杂的底层结构。
同时,该主从式架构简化了 MapReduce使用的文件目录的映射。
Hadoop作为一个开源的软件平台使得编写和运行用于处理海量数据的应用程序更加容易。
Hadoop是MapReduee的实现,它使用了Hadoop分布式文件系统(HDFS)[5]。
MapReduce将应用切分为许多小任务块去执行。
出于保证可靠性的考虑,HDFS会为数据块创建多个副本,并放置在群的计算节点中,MapReduee就在数据副本存放的地方进行处理。
作为一个分布式系统平台,Hadoop具有以下一些优势:可扩展性:Hadoop可以可靠的存储和处理Petabytes级别的数据。
经济性:Hadoop将数据分布到由廉价Pc机组成的集群中进行处理,这些集群可以由成千上万个节点组成。
有效性:通过数据分发,Hadoop可以在不同的节点上并行处理数据，这使得数据处理过程大大提速。
可靠性:Hadoop自动维护一份数据的多个拷贝并自动将失败的计算任务进行重新部署。
2.2、Mapreduce简介2.2.1、Mapreduce编程框架Hadoop MapReduce 也是一个 Master/Slave 式的架JobTracker 只有一个，并且为主服务器（如同 HDFS 中的NameNode），主要负责任务的调度和管理工作。
TaskTracker 可以有多个，每个 TaskTracker 运行在一个节点上，是真正执行任务的地方。
JobTracker 负责把 Map 和 Reduce 任务分配给空闲的TaskTracker 进行处理。
如果在执行过程中某个 TaskTracker 出现故障，则 JobTracker 负责把该节点上的任务分配给其他的TaskTracker 任务重新运行。
下面首先详细介绍了 MapReduce 模型的设计原理，然后介绍Hadoop 系统中 MapReduce 的工作流程。
2.2.2、Mapreduce工作原理根据上述思想 MapReduce 被抽象成 Map 和 Reduce 两个阶段。
在实际的编程实现中，程序员只需要实现这 map()和 reduce()两个函数即可，其中 Map 阶段对应分的过程。
MapReduce编程框架将为输入数据集的每个分片分配一个 Map 任务，并且在集群中各任务对分片的处理是并发的。
每一个 Map 任务的输入为对应分片中key/value 的集合，根据用户自定义的 map()方法生成中间结果key/value 的集合，再将中间结果中相同 key 的 value 进行合并传递给reduce()方法。