1.简述hdfs block与mapreduce split之间的联系。
2.画出mapreduce的原理图
3.MapReduce源码解析之InputFormat
4.mapreduce的实现方式mapreduce的过程

简述hdfs block与mapreduce split之间的联系。

切块介绍如下：

       中药炮制方法。将洗净软化后的药材，用机器或人工切铡制成块状的黄金起爆主副图源码炮制工艺过程。有些药物在煎熬时易于糊化者，宜切不等的块状，以便煎熬，如茯苓、葛根、六神曲等。

       切块属于饮片切制方法之一，饮片切制是中药炮制的工序之一，是将净选后的药物进行软化，切成一定规格的块状，一般为8-mm的立方块。

       饮片的切制目前多用机器切制。一些饮片类型的切制要求，机器不能满足的仍手工切制，如槟榔、浙贝母、鹿茸等薄片。

       对于木质及动物骨、角类药物需特殊处理。semcms源码镑片，多用于动物角类，如羚羊角、水牛角；刨片，多用于木质类药材，如檀香、松节、苏木；锉，有的药材习惯用粉末，如羚羊角、水牛角；劈，多用于木质类药材及动物骨骼，如降香、松节。

切片切块介绍如下：

       切片和切块（Slice and Dice）指在多维数据结构中，按二维进行切片，按三维进行切块，可得到所需要的数据。

冰冻切片介绍如下：

       在手术台上取下的组织放到冷冻机里面-度左右冻成硬块，制成切片用于快速诊断,该诊断仅作参考，应以石蜡诊断为主。

       冰冻切片（frozen section）是一种在低温条件下使组织快速冷却到一定硬度，然后进行切片的方法。因其制作过程较石蜡切片快捷、leelazero 源码简便，而多应用于手术中的快速病理诊断。冰冻切片的种类较多，有低温恒冷箱冰冻切片法，二氧化碳冰冻切片法，甲醇循环制冷冰冻切片法等。

画出mapreduce的原理图

       MapReduce是一种编程模型，专为大规模数据集（通常大于1TB）的并行处理而设计。其基本原理通过两个阶段实现：Map（映射）和Reduce（归约）。

       在Map阶段，输入数据集被分割成多个小块（splits），每个小块独立地由一个或多个Map任务处理。Map任务读取输入数据块，将数据转换为键值对（key-value pairs），并应用用户定义的Map函数处理这些键值对，生成新的键值对集合。随后，Map阶段输出的键值对会根据键进行排序和分区，以确保具有相同键的键值对被发送到同一个Reduce任务。

       进入Reduce阶段，Reduce任务从Map阶段接收属于自己分区的键值对，并对这些键值对中的值进行归约处理。归约操作通过用户定义的Reduce函数完成，该函数接收一个键和该键对应的诸葛源码所有值的列表，然后合并这些值生成一个或零个输出值。最终，所有Reduce任务的结果合并成最终的输出数据。

       这一过程高度并行化，Map和Reduce任务可以在大量机器上并发执行，从而显著加快大规模数据处理的速度。MapReduce通过抽象化并行处理、容错、数据局部性和负载均衡等复杂问题，简化了大规模数据处理的编程工作。

MapReduce源码解析之InputFormat

       导读

       深入探讨MapReduce框架的核心组件——InputFormat。此组件在处理多样化数据类型时，扮演着数据格式化和分片的角色。通过设置job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class)等操作，程序能正确处理不同文件类型。InputFormat类作为抽象基础，定义了文件切分逻辑和RecordReader接口，用于读取分片数据。本节将解析InputFormat、InputSplit、RecordReader的结构与实现，以及如何在Map任务中应用此框架。

       类图与源码解析

       InputFormat类提供了两个关键抽象方法：getSplits()和createRecordReader()。getSplits()负责规划文件切分策略，青海源码定义逻辑上的分片，而RecordReader则从这些分片中读取数据。

       InputSplit类承载了切分逻辑，表示了给定Mapper处理的逻辑数据块，包含所有K-V对的集合。

       RecordReader类实现了数据读取流程，其子类如LineRecordReader，提供行数据读取功能，将输入流中的数据按行拆分，赋值为Key和Value。

       具体实现与操作流程

       在getSplits()方法中，FileInputFormat类负责将输入文件按照指定策略切分成多个InputSplit。

       TextInputFormat类的createRecordReader()方法创建了LineRecordReader实例，用于读取文件中的每一行数据，形成K-V对。

       Mapper任务执行时，通过调用RecordReader的nextKeyValue()方法，读取文件的每一行，完成数据处理。

       在Map任务的run()方法中，MapContextImp类实例化了一个RecordReader，用于实现数据的迭代和处理。

       总结

       本文详细阐述了MapReduce框架中InputFormat的实现原理及其相关组件，包括类图、源码解析、具体实现与操作流程。后续文章将继续探讨MapReduce框架的其他关键组件源码解析，为开发者提供深入理解MapReduce的构建和优化方法。

mapreduce的实现方式mapreduce的过程

       关于mapreduce的实现方式，mapreduce的过程这个很多人还不知道，今天来为大家解答以上的问题，现在让我们一起来看看吧！

       1、1.首先介绍一下wordcount 早mapreduce框架中的 对应关系大家都知道 mapreduce 分为 map 和reduce 两个部分，那么在wordcount例子中，很显然 对文件word 计数部分为map，对 word 数量累计部分为 reduce；大家都明白 map接受一个参数，经过map处理后，将处理结果作为reduce的入参分发给reduce，然后在reduce中统计了word 的数量，最终输出到输出结果；但是初看遇到的问题：一、map的输入参数是个 Text之类的 对象，并不是 file对象二、reduce中并没有if-else之类的判断语句 ，来说明 这个word 数量 加 一次，那个word 加一次。

       2、那么这个判断到底只是在 map中已经区分了 还是在reduce的时候才判断的三、map过程到底做了什么，reduce过程到底做了什么？为什么它能够做到多个map多个reduce？ 一、1. 怎么将 文件参数 传递 到 job中呢？在 client 我们调用了FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));实际上 addInputPath 做了以下的事情（将文件路径加载到了conf中）public static void addInputPath(Job job, Path path) throws IOException { Configuration conf = job.getConfiguration(); path = path.getFileSystem(conf).makeQualified(path); String dirStr = StringUtils.escapeString(path.toString()); String dirs = conf.get(INPUT_DIR); conf.set(INPUT_DIR, dirs == null ? dirStr : dirs + "," + dirStr); } 我们再来看看 FileInputFormat 是做什么用的， FileInputFormat 实现了 InputFormat 接口 ，这个接口是hadoop用来接收客户端输入参数的。

       3、所有的输入格式都继承于InputFormat，这是一个抽象类，其子类有专门用于读取普通文件的FileInputFormat，用来读取数据库的DBInputFormat等等。

       4、 我们会看到 在 InputFormat 接口中 有getSplits方法，也就是说分片操作实际上实在 map之前 就已经做好了 ListgetSplits(JobContext job) Generate the list of files and make them into FileSplits.具体实现参考 FileInputFormat getSplits 方法：上面是FileInputFormat的getSplits()方法，它首先得到分片的最小值minSize和最大值maxSize，它们会被用来计算分片大小。

       5、可以通过设置mapred.min.split.size和mapred.max.split.size来设置。

       6、splits链表用来存储计算得到的输入分片，files则存储作为由listStatus()获取的输入文件列表。

       7、然后对于每个输入文件，判断是否可以分割，通过computeSplitSize计算出分片大小splitSize,计算方法是：Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));也就是保证在minSize和maxSize之间，且如果minSize<=blockSize<=maxSize，则设为blockSize。

       8、然后我们根据这个splitSize计算出每个文件的inputSplits集合，然后加入分片列表splits中。

       9、注意到我们生成InputSplit的时候按上面说的使用文件路径，分片起始位置，分片大小和存放这个文件的hosts列表来创建。

       、最后我们还设置了输入文件数量：mapreduce.input.num.files。

       、二、计算出来的分片有时怎么传递给 map呢 ？对于单词数量如何累加？我们使用了 就是InputFormat中的另一个方法createRecordReader() 这个方法：RecordReader： RecordReader是用来从一个输入分片中读取一个一个的K -V 对的抽象类，我们可以将其看作是在InputSplit上的迭代器。

       、我们从API接口中可以看到它的一些方法，最主要的方法就是nextKeyvalue()方法，由它获取分片上的下一个K-V 对。

       、 可以看到接口中有： public abstract boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException; public abstract KEYIN getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException; public abstract VALUEIN getCurrentValue() throws IOException, InterruptedException; public abstract float getProgress() throws IOException, InterruptedException; public abstract void close() throws IOException; FileInputFormat Direct Known Subclasses:CombineFileInputFormat, KeyValueTextInputFormat, NLineInputFormat, SequenceFileInputFormat, TextInputFormat 对于 wordcount 测试用了 NLineInputFormat和 TextInputFormat 实现类 在 InputFormat 构建一个 RecordReader 出来，然后调用RecordReader initialize 的方法，初始化RecordReader 对象 那么 到底 Map是怎么调用 的呢？ 通过前边我们 已经将 文件分片了，并且将文件分片的内容存放到了RecordReader中， 下面继续看看这些RecordReader是如何被MapReduce框架使用的 终于 说道 Map了 ，我么如果要实现Map 那么 一定要继承 Mapper这个类 public abstract class Context implements MapContext { } protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException protected void map(KEYIN key, VALUEIN value, Context context) throws IOException,InterruptedException { } protected void cleanup(Context context ) throws IOException, InterruptedException { } public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException { }我们写MapReduce程序的时候，我们写的mapper都要继承这个Mapper.class，通常我们会重写map()方法，map()每次接受一个K-V对，然后我们对这个K-V对进行处理，再分发出处理后的数据。

       、我们也可能重写setup()以对这个map task进行一些预处理，比如创建一个List之类的；我们也可能重写cleanup()方法对做一些处理后的工作，当然我们也可能在cleanup()中写出K-V对。

       、举个例子就是：InputSplit的数据是一些整数，然后我们要在mapper中算出它们的和。

       、我们就可以在先设置个sum属性，然后map()函数处理一个K-V对就是将其加到sum上，最后在cleanup()函数中调用context.write(key,value); 最后我们看看Mapper.class中的run()方法，它相当于map task的驱动，我们可以看到run()方法首先调用setup()进行初始操作，然后对每个context.nextKeyValue()获取的K-V对，就调用map()函数进行处理，最后调用cleanup()做最后的处理。

       、事实上，从context.nextKeyValue()就是使用了相应的RecordReader来获取K-V对的。

       、 我们看看Mapper.class中的Context类，它继承与MapContext，使用了一个RecordReader进行构造。

       、下面我们再看这个MapContext。

       、 public MapContextImpl(Configuration conf, TaskAttemptID taskid, RecordReader reader, RecordWriter writer, OutputCommitter committer, StatusReporter reporter, InputSplit split) { super(conf, taskid, writer, committer, reporter); this.reader = reader; this.split = split; }RecordReader 看来是在这里构造出来了， 那么 是谁调用这个方法，将这个承载着关键数据信息的 RecordReader 传过来了 ？ 我们可以想象 这里 应该被框架调用的可能性比较大了，那么mapreduce 框架是怎么分别来调用map和reduce呢？ 还以为分析完map就完事了，才发现这里仅仅是做了mapreduce 框架调用前的一些准备工作， 还是继续分析 下 mapreduce 框架调用吧：1.在 job提交 任务之后 首先由jobtrack 分发任务， 在 任务分发完成之后 ，执行 task的时候，这时 调用了 maptask 中的 runNewMapper 在这个方法中调用了 MapContextImpl， 至此 这个map 和框架就可以联系起来了。