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什么是map：

分析需求1，右边第一个表要求过滤性别为女的，那么，计算机处理这个问题的时候是这样的，首先扫描左边表第一行，找到性别那一栏，判断是不是符合要求，符合的留下，不符合的过滤掉，然后成为另一个表的结果，然后去处理第二条数据，依次类推。

分析需求二：转换码值为字典值，同样的，计算机扫描第一行，将性别的0和1转换成M和W，也是处理完一行后，接着处理第二行，依次类推

总结上面，计算机处理都是一行一行挨着处理，处理第一行的时候并不会考虑其他行的情况。

因此map：以一条记录为单位进行映射。

reduce：

上面这个表，如果要计算学习java、python、scala的人有多少，那么计算机先是一条一条数据处理，把处理了java的技术1，挨个处理下一条数据，如果是python，计数1，得到最右边的分组的表，那么计算机在计算java多少人、python多少人、scala多少人时，是可以同时进行计算，那么这就是ruduce。

reduce是以一组为单位做计算。是以一种key-value的方式来处理数据

mapreduce，由计算机计算的，按照组来统计的map映射

所以计算机计算无非就是

第一种 逐个计算  map映射

第二种  map+reduce 分组计算

第三种  更复杂的就是map+reduce不停组合的计算

所以

map可以1进1出（选择性别为女的）、1进多出（选择地点的）、1进0出（性别为男的），所以map是1进N出。

reduce是一组进N出，比如一个班的语文成绩这一组，可以count（）计算多少参加语文考试的，average（）计算某参加语文考试的平均成绩。

而这种映射是通过key-value

在脑中可以想象出，处理数据就是经过这三个阶段，第一个阶段map数据，map后有个中间数据集，再经过reduce得到最终数据集，复杂的数据处理可能就不停的循环这个操作。

但是mapreduce更重要的是分布式计算

所有的reduce计算依赖于map的完成

CPU密集型计算：计算，耗时长

IO密集型计算：映射，耗时短

HDFS物理块切分数据

split（）对应HDFS的物理块切分，切片决定文件未来被处理的范围，但是计算机有个机制，比如hello被分在了两个切片中，那么，会计算机会通过某种框架和方法还原he为hello。

map是以一条数据作为依次处理的，那么怎么定义为一条数据？split（）里的数据可以通过format（）方法来定义什么是一条数据，比如/n作为分隔的数据（小明就是一条数据），或者<>这种格式作为一条数据（<大宝>就是一条数据）。

小明

小黄

小蓝

<大宝><二宝><三大宝><四宝><五宝>

所以切片split是确定了范围，拿出一条数据就调一次map

map根据切片的多少并行，几个切片几个map

map映射的是键值对 比如 k包括男、女。如果key是专业，那就会有更多

reduce并行计算：这么想，map映射了两个中间数据表，性别是男的和性别是女的，ruduce计算性别男的表的时候，是不管性别女的这个表的，既然这样，就可以动用两个reduce分别去处理性别男和性别女的两个表。

如果处理男的表要1个小时，处理女的要1个小时，那么同时计算就只要1小时，加入key值很多的话，并行不同的reduce，就可以节约很多时间

reduce的最小单位是组，不能再分，再分导致数据不准。

map的并行度由切片决定，reduce的并行度由人决定。由开发人员根据自己有多少台电脑决定，所以，一台电脑，一个reduce可以处理不止一组的数据，可能线性处理其中的几组。

map---分组---（分区）多个组

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