目录

1. MapReduce 的核心思想：分而治之的艺术

2. Hadoop MapReduce 的架构：从宏观到微观

3. WordCount 实例：从代码到执行的完整旅程

4. 源码剖析：Job.submit 的魔法

5. Map 任务的执行：从分片到键值对

6. Shuffle 阶段：MapReduce 的幕后英雄

7. Reduce 任务的执行：从数据聚合到最终输出

8. Combiner 的魔法：提前聚合的性能利器

9. Partitioner 的作用：数据分发的幕后推手

10. 容错机制：MapReduce 的“金刚不坏之身”

容错的三大支柱

源码剖析：任务重试的实现

推测执行：抢跑的“替补选手”

11. 任务调度：YARN 的“指挥官”角色

YARN 调度流程

12. 性能优化：让 MapReduce “飞”起来

优化 1：调整缓冲区大小

优化 2：使用 Combiner

优化 3：解决数据倾斜

优化 4：压缩中间数据

13. 类结构全景：MapReduce 的“骨架”剖析

14. 监控与调试：MapReduce 的“透视眼”

Web UI：集群的“仪表盘”

日志分析：问题的“放大镜”

计数器：性能的“晴雨表”

15. HDFS 交互：MapReduce 的“数据仓库”

HDFS 的读写流程

16. 复杂场景实战：多阶段 MapReduce 作业

场景描述

作业 1 代码（简化版）

作业 2 代码（合并为 JSON）

17. 调试复杂作业：从日志到断点

技巧 1：本地运行

技巧 2：断点调试

技巧 3：日志增强

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1. MapReduce 的核心思想：分而治之的艺术

MapReduce 是什么？简单来说，它是 大数据处理的瑞士军刀，一种通过 分而治之 解决海量数据计算的编程模型。它的核心思想并不复杂：将大问题拆成小块（Map），各自处理后再汇总（Reduce）。但这看似简单的背后，隐藏着一套精巧的分布式系统设计，涉及任务调度、数据分片、容错机制等。

假设你有一堆日志文件，几十个 GB，想统计每个 IP 地址的访问次数。单机处理？可能要跑好几天，还得担心内存