此篇是在零基础学习hadoop到上手工作线路指导（初级篇）的基础，一个继续总结。
五一假期：在写点内容，也算是总结。上面我们会了基本的编程，我们需要对hadoop有一个更深的理解：
hadoop分为hadoop1.X、hadoop2.X，并且还有hadoop生态系统。这里只能慢慢介绍了。一口也吃不成胖子。




hadoop 1.x分为
mapreduce与hdfs

其中mapreduce是很多人都需要迈过去的槛，它比较难以理解，我们有时候即使写出了mapreduce程序，但是还是摸不着头脑。
我们不知道key代表什么意思，我们不知道为什么会处理这个value。什么是便宜另，map有key、value，输出了key、value，有时候还会合并，reduce处理完毕之后又输出了key、value。这让我们产生了困惑，分不清。

mapreduce是一种编程模型，那么它能干什么，对我有什么用。它的原理是什么，为什么我们编写了map函数，reduce函数就可以在多台机器上运行。
这些问题或许都给初学者带来了困扰。是的，这些问题同样也困扰了我，这里写出来分享给大家，避免走同样的弯路。

面对mapreduce，有一篇文章，这里总结的很好，包括：该如何入门，该如何理解mapreduce，该如何练习mapreduce，该如何运用mapreduce。这里面介绍的很全。
mapreduce学习指导及疑难解惑汇总，内容包括：
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1.思想起源：

我们在学习mapreduce，首先我们从思想上来认识。其实任何的奇思妙想，抽象的，好的想法、都来源于我们生活，而我们也更容易理解我们身边所发生事情。所以下面一篇便是从生活的角度，来让我们理解，什么是mapreduce。
Hadoop简介(1):什么是Map/Reduce

2.设计思路

我们从思想上认识了mapreduce，那么mapreduce具体是什么，我们需要看得见，摸得着。我们该如何实现这个思想，我们该如何设计mapreduce。那么现在来说说它的设计思路。

设计思路如何表示:ok下面的帖子，是通过一张图来表达的。
Mapreduce 整个工作机制图

mapreduce是hadoop的核心，正因为mapreduce，所以才产生了分布式。所以我们可能通过一张图，了解的不够清楚和详细。我们还需要了解里面的原理：
MapReduce工作原理讲解

 
3.模型实现

通过上面我们可能有了自己的一些看法。但是我们可能还是认识不太清楚。那么咱们在来看看编程模型，来进一步的了解。

MapReduce 编程模型概述


mapreduce编程模型


4.产生问题

我们看了上面的文章，这时候会有一些名词、概念进入我们的脑海。
除了map，reduce，task,job，shuffe，partition，combiner这些把我们给弄糊涂了。
我们产生问题如下：
map的个数由谁来决定，如何计算？
reduce个数由谁来决定，如何计算？
简单来讲map由split来决定，reduce则是由partition来决定。
详细可以查看
如何确定 Hadoop map和reduce的个数--map和reduce数量之间的关系是什么？

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shuffle是什么？
partition是什么？
combiner是什麽？
他们三者之间的关系是什么？

mapreduce是hadoop核心，而shuffle是mapreduce的核心，shuffle个人认为它是一个动态的过程，包含了Combiner，merge等的过程，那么这里因为讲到shuffle，很多人都讲的全面，Combiner，merge，sort几乎全都讲了，这样讲是没有错误的，但是容易给初学者造成一个假象，那就是这些过程必须都是包含的，其实这些是根据个人的需求来确定的。
彻底了解mapreduce核心Shuffle--解惑各种mapreduce问题

对于Combiner的疑惑可以查看
Mapper过程中Combiner的作用
解决了下面问题




同样关于上面的问题可以参考
关于Mapper、Reducer的个人总结



5.编程实现

mapreduce是一种编程模型，我们认识了解，下面就需要编程实现了。那么mapreduce都能做些什么？下面我们可以看看

MapReduce初级案例（1）：使用MapReduce去重


MapReduce初级案例（2）：使用MapReduce数据排序


MapReduce初级案例（3）：使用MapReduce实现平均成绩


通过上面三个例子，也是我们验证前面所理解的内容。
同样可以参考下面内容

Hadoop mapper类的阅读

Hadoop reducer类的阅读

Mapreduce shuffle和排序

hadoop中mapreduce包及制作文档指导


Hadoop开发环境搭建及map-reduce开发实例讲解视频下载


如何进行Hadoop二次开发指导视频下载



6.mapreduce应用
上面是一些基本的知识，那么我们熟悉之后，其实有些地方，可以应用在其它方面。下面可以参考：

淘宝之HBase MapReduce实例分析


MapReduce在压力测试中的应用
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这里在增加几篇：
深度了解mapreduce---MapReduce源码分析总结
此篇文章可以解决很多初学者的困惑，由浅入深讲的很不错。
新手指导：mapreduce不同类型的数据分到同一个分区是否会影响输出结果
由于在我们刚接触知识，会让我们造成误解，这里区分开了，分区与输出结果之间的关系。
新手指导：MapReduce中的分区方法Partitioner
这里讲解了分区是由谁来决定的，我们该如何分区
新手指导：mapreduce的key与value输入输出参数为什么会让你迷惑
对于新手这篇文章阐述了key，value为什么会让我们迷惑。
新手指导：让你真正了解mapreduce中map函数与reduce函数功能及key与value的含义
词牌你文章同样，从另外角度讲解了key，value，通过上面两篇或许你已经认识了key与value。
通过Wordcount实例解析map函数及reduce函数执行过程
很多新手在学习的过程中找不到标准，不知道mapreduce程序，每个过程，每行代码代表什么意思，这里给大家提供可以参考一下。

总结：如果已经把上面的文章都看过了，那么你对mapreduce如果说还不透彻，但是已经感觉对mapreduce会有自己的看法了。并且产生的各种问题，都有了自己的答案。


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mapreduce熟悉了，还有一些问题困扰着初学者，虽然有了Java基础，但是我们需要搭建开发环境，该如何搭建开发环境：hadoop开发方式总结及操作指导
开发方式有两种，但是其实本质是一样的，第一种方式只能操作hdfs，对于操作mapreduce，可能会遇到权限问题。所以可以采用第二种方式。也就是下面这篇所介绍的开发方式
新手指导：Windows上使用Eclipse远程连接Hadoop进行程序开发


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因为在操作mapredcue过程中伴随着操作hdfs，如何我们传统开发，我们编程是离不开数据库一样。

我们该如何学习hdfs:
什么是HDFS及HDFS架构设计

这里给我们一个初步的概念
HDFS体系结构简介及优缺点

初步了解之后，我们就需要了解它的组成，为了更好的使用它，我们就需要了解他的优点与缺点。

HDFS可以理解为数据库，因为我们既可以通过sql直接操作数据库，亦可以通过编程接口，通过编程语言来操作。那么HDFS则是可以通过shell来操作。
Hadoop框架之HDFS的shell操作
HDFS Shell基本操作HDFS命令行接口

，同样hsfs的编程接口可以通过下面来了解：
HDFS的Java访问接口
Java创建hdfs文件实例
Hadoop培训笔记之HDFS编程

为了节省空间，我们还可以对hdfs数据进行压缩：
HDFS支持数据压缩的几种方法探讨



上面可以说是我们已经有了一定的了解，但是有的同学，想系统的了解，这里给大家提供一些资料。

HDFS必读书籍：HDFS-Hadoop分布式文件系统深度实践


Hadoop技术内幕 深入解析HADOOP COMMON和HDFS架构设计与实现原理大全1-9章


深入浅出Hadoop实战开发(HDFS实战图片、MapReduce、HBase实战微博、Hive应用)
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我们在学习和使用的过程中，会遇到很多的错误，这里也给大家提供几篇帖子
hadoop常见错误汇总及解决办法一
Hadoop常见错误问题及解决方法总结二
hadoop常见错误总结三

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至此hadoop1.x已经完毕了