MapReduce应用案例
http://blog.csdn.net/lilianforever/article/details/51871944
1.统计文件中单词的频率
2.数据去重，去掉重复出现的数据
3.数据排序，对输入的数据按照一定顺序排列
4.单表关联，要求从给出的数据中寻找所关心的数据
http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4646654.html
5.求各个部门的总工资
6.求各个部门的人数和平均工资
7.求每个部门最早进入公司的员工姓名
8.求各个城市的员工的总工资
9.列出工资比上司高的员工姓名及其工资
10.列出工资比公司平均工资要高的员工姓名及其工资
11.列出名字以J开头的员工姓名及其所属部门名称
12.列出工资最高的头三名员工姓名及其工资
13.将全体员工按照总收入（工资+提成）从高到低排列
首先给出一个问题：如何实现多个文件的词频统计？
- 方法一：在单机上，顺序遍历所有文件，统计每个单词出现的次数。
- 方法二：为了加快处理速度，在单机上，并行处理程序：将任务等大小划分给不同线程，每个线程处理自己的任务，最后合并各个独立进程的运行结果，再进行处理。
- 方法三：有个单个机器处理能力有限，所以有第三种方法：利用Hadoop的多个机器并行处理优势，即MapReduce。
一、MapReduce介绍
MapReduce是一种用来处理数据的编程模型，它的优势在于处理大规模数据集。MapReduce任务分为两个阶段：map阶段和reduce阶段。每个阶段都以键值对<key,value>作为输入和输出。作为开发者，需要写两个函数：map函数和reduce函数。
MapReduce执行流程描述：
Hadoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小数据块，称为输入分片(input split)。每个分片对应一个map任务，并由该任务来运行用户自定义的map函数来处理分片中的每条记录。一个合理的分片大小趋向于HDFS的一个块的大小(64M/128M/256M等)，Hadoop在存储有输入数据的节点上运行map任务，可以获得最佳性能,也就是“数据本地化优化”，它无需使用集群带宽资源。map任务将其输出写入本地磁盘，而非HDFS。
每个map任务会针对输出进行分区(partition)，即为每个reduce任务建一个分区。每个分区有许多键值对，但每个键对应的键值对记录都在同一个分区。分区由用户定义的partiton函数控制。
map任务和reduce任务之间的数据流称为shuffle(混洗)，因为每个reduce任务的输入来自许多map任务，调整混洗参数对作业总执行时间的影响非常大。
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map输出通过网络传输发送到运行reduce任务的节点，数据在reduce端合并，然后由用户定义的reduce函数处理，reduce的输出通常存储在HDFS中以实现可靠存储。
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问题：combiner、partition、shuffle？
二、MapReduce工作机制
- 1.经典的MapReduce(MapReduce 1)
- 2.YARN(MapReduce 2)
