在聊 MapReduce 之前不妨先看个例子：假设某短视频平台日活用户大约在7000万左右，若平均每一个用户产生3条行为日志：点赞、转发、收藏；这样就是两亿条行为日志，再假设每条日志大小为100个字节，那么一天就会产生将近20个GB左右的数据；
面对这么大的数据量，如何对这些数做一些统计分析呢？
以Java为例：如果写一个程序，从一个近20个GB的日志文件里，一条一条读取日志并计算，直到两亿数据全部计算完毕，你认为会花费多长时间？
不妨做个实验，随机生产从0到100的数字，并将其写入文件当中，最终生成一个大小为20个GB左右的文件：
java
public void generateData() throws IOException {
File file = new File("D:\\微信公众号\菜鸟进阶站.txt");
if (!file.exists()) {
try {
file.createNewFile();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
BufferedWriter bos = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(file, true)));
for (long i = 1; i < Integer.MAX_VALUE * 3.4; i++) {
String data = String.valueOf(random.nextInt(100)+1);
bos.write(data);
if (i % 1000000 == 0) {
bos.write("\n");
}
}
bos.close();
}使用代码来统计哪一个数字出现的次数最多（执行过程忘记截图了），最后得出结论：整个统计过程大概用了12分钟左右；目前还仅仅是 GB级别，如果是 TB、PB呢？
作为科技巨头的大佬：Google（谷歌）对该问题给出了答案；
谷歌从2003年到2006年先后发表了三篇论文：GFS、MapReduce和Big Table。俗称三架马车，也正是这三驾马车正式打开了大数据的大门；今天我们主要聊一聊其中的MapReduce；
该模型可以让开发者不用去考虑复杂的分布式架构，使得编写分布式代码就像单机版一样简单，自动将大任务拆分成小任务，分发到不同的机器上面进行并行计算；
简单来说 MapReduce的核心思想就是分而治之；
说到分而治之，就让我想起来小时候语文老师给我们的留的作业，抄写鲁迅的所有文章。这工作量可算是巨大的了；
为了能按时提交作业，我便将作业撕成了3份，张三一份、李四一份、王五一份；让他们分别区抄写其中的一部分，最后由我将3份作业订装在一起交给老师；这整个过程中：将作业撕开分别交给3个人便是 Map，最后我把作业组装起来便是 Reduce；
上述过程只是一个笼统的概念。细的说，其实 MapReduce 大致话可以分为 Map、shuffle、Reduce 3个过程：
首先根据数据量大小，生产多个 Map任务，每个 Map任务会读取原数据并进行逻辑处理，最终生产一个 KV键值对；同时对每条数据根据 key 的值计算所属分区，并打上一个逻辑标识，用来决定改数据回去到哪一个 Reduce ；
Shuffle 过程包含在 Map 和 Reduce 的两端，Map 端的 Shuffle 会对数据进行一个排序，得到一个有序的文件，该文件按照分区排序，并且每个分区内部的键值对都按照 Key 的值进行升序排序；Reduce 端的 Shuffle，会去拉取属于自己分区的数据，并进行一个合并排序； Reduce 端根据业务需求，会对数据做进一步的处理并输出结果；
从上述过程中可以看出，Reduce 数量也就是分区的数量，分区相同的数据会经过 Shuffle 到达同一个 Reduce 当中；
以 WordCount 为例，该程序用来统计每个单词出现的次数：现在假设有份巨大的文件，我们将该文件进行切分，切分成三个 Map 任务，每个 Map 会对每行的内容按空格切分，每切下一个单词我们就将其组成一个 KV 键值对，其中 Key 代表这个单词 ，Value 代表该单词出现的次数；
由于我们的目标是统计每个单词出现的次数，因此我们只需要一个 Reduce 即可，在经过 MapShuffle 排序后，在每个 Map 端会生成一个有序的文件；
Reduce 端的 Shuffle 会去拉取属于自己分区的数据，并作为一个合并排序，最后 Reduce 会遍历每个单词对于的数组进行累加，并进行结果的直接输出；
