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推荐系统：

    offline层：对海量数据离线计算。 MapReduce spark

    Nearline层：利用流式处理对海量数据进行实时加工 storm

    online 层：负责在线计算处理，相对简单的逻辑运算。WebPy。

一致性hash算法：为了解决因特网中的热点HostPot问题

最基本的海量数据思想：分而治之思想：

1. 按数据量划分。传统的hash：分布式mysql
2. 按流量划分。    一致性hash算法：新浪网流量例子
3. 按大计算。   MapReduce。

一个Map对应一个split分片

MapReduce 是一个处理海量数据的分布式计算框架，该框架解决了：

1. 数据分布式存储
2. 容错性
3. 作业调度
4. 机器间通信等复杂问题

MapReduce 不负责存储数据，数据存储在HDFS上，HDFS的特点：

1. 可扩展
2. 可靠行
3. 并发处理

MapReduce 的思想是什么：分而治之的思想，该思想解决了数据可以切割计算的应用问题；

Map：分 ，把复杂的问题分解为若干个简单任务

Reduce ：合

MapReduce计算框架的流程：

InputFormat（MR最基础的类库之一）：

1. 计算框架中的split包含后一个Block中的开头的部分的数据（解决记录跨Block的问题）
2. recordReader 每读取一条记录，调用一次map函数。

Shuffle ：

    包含partion，sort，spill，Meger，Combiner 性能优化大有可为的地方

1.  Partitioner是整个Shuffle中的一个部分，该部分决定数据又哪个Reducer处理，从而分区，比如采取Hash法，有n个reducer ，数据{“are”,1} 对key “are” 去做hash 即 对n取模生成m 那么生成{m, key,value},该partion就是m，决定去哪个桶
2. Spill 溢写，每次溢写都会生成文件，溢出的数据到磁盘前对数据进行key排序sort，以及合并combiner。把数据从内存搬到磁盘
3. Sort 缓冲区数据按照key排序
4. Combiner 数据合并，相同的key数据，vlaue值合并，减少输出传输量。相当于部分reducer功能在memoryBuffer中做了。不能乱用该功能。

MapReduce ：

1. JobTracker 主进程，负责接收客户作业，提供监控工作节点功能，一个MapReduce集群只有一个JobTracker 
2. TaskTracker 工作节点，由jobtracker提供任务，并周期性向jobtracker提供工作状态，每个工作节点只有一个taskTracker，但是一个集群有多个taskTracker ，只有一个jobTracker

MapReduce 默认先进先出的队列调度模式（FIFO模式）：

1. 先看优先级
2. 在看开始时间
3.  最后看JOBid号

MapReduce 采用多进程的并发方式，优点：多进程的并发方式这种模型便于每个任务占用资源进行控制调配，进程空间是独享的，缺点：多进程这种方式很大一部分限制了那些低延迟的任务，适合用于批量操作，高吞吐离线的。

MapReduce 物理配置：

1. 合适的slot（map／reducer个数，默认都是2），设置的时候可以设置成cpu核数-1
2. 磁盘情况 

MapReduce Map 注意⚠️：

1. map的个是split的份数，而split的份数是record的个数
2. 压缩文件是不需要做split的，不可切分
3. 非压缩文件和sequence文件可以切分
4. dfs.block.size决定block的大小

对于单个MapReduce

    Map的个数最好为集群slot的倍数

    Reduce的个数最好为集群slot的个数、倍数 

MapReduce 和HDFS 同时部署在一个集群中，因为使数据本地化，就近原则

通常一个集群包含三个角色（master，slave，client）

多副本，目的是容错，数据层面做到高可用

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