一、map-reduce 原理
map过程：
1.1 读取HDFS中的文件。每一行解析成一个<k,v>。每一个键值对调用一次map函数。
<0,hello you> <10,hello me>
1.2 覆盖map()，接收1.1产生的<k,v>，进行处理，转换为新的<k,v>输出。
<hello,1> <you,1> <hello,1> <me,1>
1.3 对1.2输出的<k,v>进行分区。默认分为一个区。
1.4 对不同分区中的数据进行排序（按照k）、分组。分组指的是相同key的value放到一个集合中。
排序后：<hello,1> <hello,1> <me,1> <you,1> 分组后：<hello,{1,1}><me,{1}><you,{1}>
1.5 （可选）对分组后的数据进行归约。
Reduce任务处理
2.1 多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点上。（shuffle。shuffle是根据map输出的key值排序的）
2.2 对多个map的输出进行合并、排序。覆盖reduce函数，接收的是分组后的数据，实现自己的业务逻辑，
<hello,2> <me,1> <you,1>
2.3 对reduce输出的<k,v>写到HDFS中。
二、数据倾斜问题：
数据倾斜就是我们在计算数据的时候，数据的分散度不够，导致大量的数据集中到了一台或者几台机器上计算，这些数据的计算速度远远低于平均计算速度，导致整个计算过程过慢。
数据倾斜的原理
1、数据倾斜产生的原因
我们以Spark和Hive的使用场景为例。他们在做数据运算的时候会设计到，countdistinct、group by、join等操作，这些都会触发Shuffle动作，一旦触发，所有相同key的值就会拉到一个或几个节点上，就容易发生单点问题。
2、shuffle
Shuffle是一个能产生奇迹的地方，不管是在Spark还是Hadoop中，它们的作用都是至关重要的。那么在Shuffle如何产生了数据倾斜？
3、解决数据倾斜的思路
业务逻辑，我们从业务逻辑的层面上来优化数据倾斜。以上图为例，先单独对hello 进行count，然后再进行整合。
程序层面，比如说在Hive中，经常遇到count（distinct）操作，这样会导致最终只有一个reduce，我们可以先group 再在外面包一层count，就可以了。
调参方面，Hadoop和Spark都自带了很多的参数和机制来调节数据倾斜，合理利用它们就能解决大部分问题。
