shuffle阶段

1、mapreduce中mapreduce工作流程，map阶段处理mapreduce工作流程的数据如何传递给reduce阶段mapreduce工作流程，是mapreduce框架中最关键mapreduce工作流程的一个流程，这个流程就叫shuffle阶段。

2、shuffle阶段是指从Map结束到Reduce开始之间的过程 。从下这张图中可以mapreduce工作流程了解shuffle所处的位置。

3、Shuffle 阶段 Shuffle 阶段是整个 MapReduce 的核心，介于 Map 阶段跟 Reduce 阶段之间。

4、Copy过来的数据会先放入内存缓冲区中，这里缓冲区的大小要比map端的更为灵活，它是基于JVM的heap size设置，因为shuffler阶段reducer不运行，所以应该把绝大部分的内存都给shuffle用。 merge的三种形式：内存到内存、内存到磁盘、磁盘到磁盘。

Hadoop和MapReduce究竟分别是做什么用的

1、MapReduce是Hadoop生态系统中的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。MapReduce将数据分成多个小块，将计算任务分配到多个节点上并行处理，最后将结果汇总输出。

2、mapreduce是大数据处理并行框架，用户可以编写自己的程序调用mr框架并行的处理大数据，在调用过程中可以调整m和r的数目。不过总的来说编程相对复杂，因此诞生了hive。

3、Hadoop的框架最核心的应用就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

4、而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

5、以及分布式数据库Bigtable，hadoop也实现了这三个，GFS对应HDFS，hadoop的map/reduce对应谷歌的map/reduce模型，Hbase对应Bigtable。

6、Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。Hadoop主要有以下优点：高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。高扩展性。

mapreduce的工作流程

map任务的输入和输出都是key-value (3) 把每个map输出的key-value都进行分区，然后做排序、归并、合并后，分发给所有reduce节点去处理——这个过程称为shuffle。因此map输出的分区数量取决于reduce机器（节点）的数量。

reduce端流程分析 1 reduce会接收到不同map任务传来的数据，并且每个map传来的数据都是有序的。

分为2个步骤，map和reduce，map专门负责对每个数据独立地同时地打标签，框架会对相同标签的数据分成一组，reduce对分好的那些组数据做累计计算。

用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。MapReduce是用来做大规模并行数据处理的数据模型。方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。

数据预处理：通过mapreduce程序对采集到的原始日志数据进行预处理，比如清洗，格式整理，滤除脏数据等，并且梳理成点击流模型数据。数据入库：将预处理之后的数据导入到HIVE仓库中相应的库和表中。

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