MapReduce 是一种编程模型，用于大规模数据集（大于 1TB）的并行运算。以下是一些最佳实践，可以帮助你更好地使用 MapReduce：
1. 数据本地化
尽量将数据存储在计算节点上，这样可以减少网络传输，提高效率。
- 本地化策略：在
InputFormat中设置setLocalDir()方法，将输入数据放在计算节点上。
2. 合理划分任务
将大任务分解成小任务，可以更好地利用集群资源。
- 划分方法：根据数据量、处理时间等因素，将任务划分为多个小任务。
3. 优化 Map 和 Reduce 函数
- Map 函数：尽量减少对磁盘的读写操作，提高处理速度。
- Reduce 函数：合理设计键值对，减少数据传输量。
4. 使用 Combiner 函数
Combiner 函数可以在 Map 和 Reduce 之间进行局部聚合，减少数据传输量。
- Combiner 例子：在 Map 函数中计算单词出现的次数，然后在 Combiner 函数中再次聚合。
5. 资源管理
合理分配资源，避免资源浪费。
- 资源分配：根据任务需求，合理分配 CPU、内存、磁盘等资源。
6. 监控和调试
定期监控集群状态，及时发现并解决问题。
- 监控工具：使用 Hadoop 自带的监控工具，如 Ambari、Cloudera Manager 等。
MapReduce 架构图
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