目錄

1. MapReduce 的核心思想：分而治之的藝術

2. Hadoop MapReduce 的架構：從宏觀到微觀

3. WordCount 實例：從代碼到執行的完整旅程

4. 源碼剖析：Job.submit 的魔法

5. Map 任務的執行：從分片到鍵值對

6. Shuffle 階段：MapReduce 的幕后英雄

7. Reduce 任務的執行：從數據聚合到最終輸出

8. Combiner 的魔法：提前聚合的性能利器

9. Partitioner 的作用：數據分發的幕后推手

10. 容錯機制：MapReduce 的“金剛不壞之身”

容錯的三大支柱

源碼剖析：任務重試的實現

推測執行：搶跑的“替補選手”

11. 任務調度：YARN 的“指揮官”角色

YARN 調度流程

12. 性能優化：讓 MapReduce “飛”起來

優化 1：調整緩沖區大小

優化 2：使用 Combiner

優化 3：解決數據傾斜

優化 4：壓縮中間數據

13. 類結構全景：MapReduce 的“骨架”剖析

14. 監控與調試：MapReduce 的“透視眼”

Web UI：集群的“儀表盤”

日志分析：問題的“放大鏡”

計數器：性能的“晴雨表”

15. HDFS 交互：MapReduce 的“數據倉庫”

HDFS 的讀寫流程

16. 復雜場景實戰：多階段 MapReduce 作業

場景描述

作業 1 代碼（簡化版）

作業 2 代碼（合并為 JSON）

17. 調試復雜作業：從日志到斷點

技巧 1：本地運行

技巧 2：斷點調試

技巧 3：日志增強

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1. MapReduce 的核心思想：分而治之的藝術

MapReduce 是什么？簡單來說，它是 大數據處理的瑞士軍刀，一種通過 分而治之 解決海量數據計算的編程模型。它的核心思想并不復雜：將大問題拆成小塊（Map），各自處理后再匯總（Reduce）。但這看似簡單的背后，隱藏著一套精巧的分布式系統設計，涉及任務調度、數據分片、容錯機制等。

假設你有一堆日志文件，幾十個 GB，想統計每個 IP 地址的訪問次數。單機處理？可能要跑好幾天，還得擔心內存