MapReduce核心思想、编程规范及bean序列化

1. MapReduce 核心思想

分布式的运算程序往往需要分成至少 2 个阶段第一个阶段的 MapTask 并发实例，完全并行运行，互不相干第二个阶段的 ReduceTask 并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有 MapTask 并发实例的输出MapReduce 编程模型只能包含一个 Map 阶段和一个 Reduce 阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个 MapReduce 程序，串行运行。
2. MapReduce 进程
一个完整的 MapReduce 程序在分布式运行时有三类实例进程：
MrAppMaster ：负责整个程序的过程调度及状态协调MapTask ：负责 Map 阶段的整个数据处理流程ReduceTask ：负责 Reduce 阶段的整个数据处理流程
3. MapReduce 编程规范
用户编写的程序分为三个部分：Mapper、Reducer 和 Dr

MapReduce核心思想、编程规范及bean序列化最先出现在Python成神之路。