MapReduce 是一種編程模型，用于處理和生成大數據集。在 MapReduce 中，輸入文件被分割成多個小塊，每個塊由一個 map 任務處理。這些 map 任務并行運行，將數據轉換為鍵值對。reduce 任務根據鍵對這些鍵值對進行排序、分組和聚合，以生成最終的輸出結果。通過這種方式，MapReduce 可以在分布式系統中高效地處理大量數據。

mapreduce 文件分割_分割分區

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mapreduce是一種編程模型，用于處理和生成大數據集，在mapreduce框架中，文件分割（split(鏗鳥百科網|kengniao.com)ting）是一個關鍵步驟，它決定了如何將輸入數據分配給各個map任務，小編將詳細介紹文件分割的過程以及如何進行分區。

文件分割的概念

文件分割是將一個大文件劃分為多個小文件的過程，每個小文件稱為一個split，這個過程通常由框架自動完成，但用戶也可以自定義分割邏輯。

分割過程

1、確定split大小：根據hadoop集群的配置，每個split默認大小通常為128mb或64mb。

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2、邏輯分割：根據上述大小，框架將輸入文件邏輯上分割成若干個split。

3、物理分割：在某些情況下，如果文件格式支持，如text files，可以進行物理分割，直接按照邏輯分割的大小切分文件。

4、分割與block的關系：每個split盡量與一個物理的block對應，以減少網絡傳輸開銷。

5、split與map任務：每個split將由一個map任務處理。

分區（partitioning）

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分區是mapreduce中將map輸出的數據分發到reduce階段的過程，用戶可以自定義分區函數來控制數據如何被分配到不同的reducers。

1、默認分區：默認的分區機制通常是基于key的hash值模reduce任務的數量。

2、自定義分區：用戶可以創建自定義partitioner類來實現特定的分區邏輯。

3、分區與shuffle：分區后的數據將在shuffle階段被發送到相應的reducer。

相關問題與解答

q1: 如果輸入文件小于一個split的大小，mapreduce還會創建一個split嗎？

a1: 是的，即使輸入文件小于一個split的大小，mapreduce仍然會為該文件創建一個split，并由一個map任務處理。

q2: 如何在mapreduce中實現二次排序？

a2: 二次排序可以通過自定義partitioner和comparator來實現，需要創建一個自定義partitioner，它將key分組并確保相同組的keys被發送到同一個reducer，在reducer中，使用一個自定義comparator來對keys進行二次排序，這樣，可以在不同的reducers中分別對不同的key組進行排序，從而實現全局的二次排序效果。

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