hadoop小结

测试小结：
1.如果只需要对数据集进行过滤，筛选则只需要编写Mapper类，不需要Reduce类，此时要执行下面一条语句:job.setNumReduceTesk(0);
2.如果需要对处理的数据进行分组（group by）、排序（order by）、表连接（join）、排重（distinct）等操作则需要编写Reducer类，因为这些操作都是基于MapTask的输出键（Key）来完成的;
3.如果既有分组又有排序只能使用两个MapReduce作业来串接完成，因为分组和排序会涉及到两次Shuffle过程;

分组与排序的本质何在？
分组是基于排序来完成，也就是说在分组之前其实上已经经过排序，从MapTask到ReduceTask的Shuffle的过程所使用的默认排序是升序，排序就是比较值的大小。

数字类型:直接根据数值大小进行比较;
字符串类型：根据字典序列（ASCII码值大小）进行比较;

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Combiner产生原因：

每一个map都可能会产生大量的本地输出，Combiner的作用就是对map端的输出先做一次合并，以减少在map和reduce节点之间的数据传输量，以提高网络IO性能，是MapReduce的一种优化手段之一。Combiner是继承自Reducer类。

Combiner组件：

1.是在每个 map task 的本地运行，能收到map输出的每一个key的valuelist，所以可以做局部汇总处理

2.因为map task 的本地进行了局部汇总，就会让map端的输出数据大幅精简，减少shuffle过程的网络IO

3.Combiner其实就是一个reduce组件，与reduce的区别在于：Combiner运行maptask的本地

4.Combiner在使用时需要注意，输入输出KV数据类型要跟map和reduce的相应数据类型匹配(combiner的输入是map的输出；combiner的输出是reduce的输入)

5.要注意业务逻辑不能因为Combiner的加入而受影响。

那么在程序中的使用是：

可以直接在Runner类中main方法中：

在指定reduce类后，指定Combiner类即可：语句  wcjob.setCombinerClass(WordCountReducer.class);

因为Combiner实际就是reduce组件，所以可以使用之前指定的reduce即可。

Job wcjob = Job.getInstance(conf); 所以wcjob是job的实现类。

使用场景：即第五条中所述的情况；

不能使用场景：在求取平均数时，因为添加的Combiner组件是与reduce组件具有相同的逻辑，会提前求一次平均值后传给reduce类，导致求取的平均值错误。

使用卡宾类需要注意问题：
1.combiner类与普通的Reducer类都一样，继承于Reducer类;
2.combiner类的统计算法对于ReduceTask而言必须具有可拆解性，否则不能使用combiner;
3.如果你的conbiner类的算法与Reduce的算法完全一致，则可直接编写的Reducer类作为combiner;

Hadoop中的分布式缓存：基于磁盘IO进行迭代，消耗较大，但是磁盘存储数据的性价比更高；主要做离线数据处理；

Spark是：基于内存进行迭代的，对于实时处理数据和处理稍微小点的数据更具有优势；主要做流式数据处理；

当内存的容量能够达到很高并且购买内存花费也不高，即性价比和磁盘差距不大时，那么hadoop就将会面临被淘汰的危机。

hadoop集群分区：

1、分区是必须要经历Shuffle过程的，没有Shuffle过程无法完成分区操作
2、分区是通过MapTask输出的key来完成的，默认的分区算法是数组求模法：

数组求模法：
将Map的输出Key调用hashcode（）函数得到的哈希吗（hashcode），此哈希吗是一个数值类型，将此哈希码数值直接与整数的最大值（Integer.MAXVALUE）取按位与（&）操作，将与操作的结果与ReducerTask
的数量取余数，将此余数作为当前Key落入的Reduce节点的索引;
-------------------------
Integer mod = (Key.hashCode()&Integer.MAXVALUE)%NumReduceTask;
被除数=34567234
NumReduceTask=3
-------结果：
0、1、2 这三个数作为Reduce节点的索引;
数组求模法是有HashPartitioner类来实现的，也是MapReduce分区的默认算法。

hadoop集群的性能和效率：
1、数据量需要达到一定的数量级使用hadoop集群来处理才是划算的
2、集群的计算性能取决于任务数量的多少，设置任务数量必须充分考虑到集群的计算能力（比如：物理节点数量）;
　　a、Map设置的任务数量作为最小值参考
　　b、Reduce的任务数默认是1，如果设置了则启动设置的数量不管MapTask还是ReduceTask，

不管MapTask还是ReduceTask，只要任务数量越多则并发能力越强，处理效率会在一定程度上越高；但是，设置设置的任务数量必须参考集群中的物理节点数量，如果设置的任务数量过多，会导致每个物理节点上分摊的任务数量过多，处理器并发每个任务产生的计算开销越大，任务之间因处理负载导致相互之间的影响很大，任务失败率上升，计算性能反而下降（因为任务失败会重新请求，至多重新请求三次），因此在设计MapTask与ReduceTask任务数量时必须权衡利弊，折中考虑...