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1、Map的分片有多大？

Map的分片大小取决于多个因素，包括所用的分布式文件系统、集群的配置和硬件资源。
一般来说，Hadoop的Map的默认分片大小是64MB。这是因为Hadoop将输入数据切分固定大小的块进行处理，每个块作为Map的输入。这个大小可以通过’mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize’属性进行配置。
然而，实际的分片大小可能会受到其它因素的影响。例如，如果输入文件小于64MB，那么分片大小将等于文件大小。另外，Hadoop还会考虑数据块的位置信息，尽量将Map任务分配到离数据块所在位置最近的节点上，以减少数据传输的开销。
总的来说，Map的分片大小是根据多个因素综合考虑的，包括文件大小、集群配置、硬件资源和数据位置等。

2、MapReduce的map进程和reducer进程的ivm垃圾回收器怎么选择可以提高吞吐量？

为了提高MapReduce的吞吐量，我们可以选择适当的垃圾回收器。在选择垃圾回收器时，可以考虑以下几点：

1. 吞吐量优先：选择垃圾回收器时，应优先考虑吞吐量，因为MapReduce任务通常是大规模的数据处理任务，需要高效地处理大量的数据。因此，选择具有高吞吐量的垃圾回收器是很重要的。
2. 低延迟次要：与吞吐量相比，MapReduce任务通常更注重整体的吞吐量，而不是单个任务的低延迟。因此，在选择垃圾回收器时，可以适当地降低低延迟地需求，以获得更高的吞吐量。
3. 并行处理：由于MapReduce任务通常是并行处理的，可以选择支持并行处理的垃圾回收器。这样可以更好地利用多核处理器地性能，提高吞吐量。
4. 内存占用：MapReduce任务通常需要处理大量地数据，因此会占用大量的内存。选择垃圾回收器时，应考虑其对内存的使用情况，避免内存占用过高导致性能下降。

3、MapReduce作业执行的过程中，中间的数据会存在什么地方？不会存在内存中吗？

在MapReduce作业执行的过程中，中间的数据会存在本地磁盘上，而不是存储在内存中。这是因为MapReduce框架通常处理大规模的数据集，无法完全存储在内存中。中间数据存储在本地磁盘上可以确保数据的持久化和可靠性，并允许处理大量的数据。当然，一些优化技术也可以用于减少中间数据的存储量，如压缩、合并等。

4、Mapper端进行combiner之后，除了速度会提升，那从Mapper端到Reduce端的数据量会怎么变？

从Mapper端到Reduce端的数据量在应用Combiner之后会减少。Combiner是在Mapper阶段对输出的键值对进行合并和压缩，减少了传输到Reduce阶段的数据量。这是因为Combiner会将相同的键的值进行局部聚合，减少了传输的数据量。因此，使用Combiner可以减少网络传输和磁盘IO的开销，提高整体的性能。

5、MapReduce map输出的数据超出它的文件内存之后，是落地到磁盘还是落地到HDFS中？

MapReduce map输出的数据会先缓存到内存中，当达到一定阈值时，会通过Partitioner将数据分区后写入磁盘。这些分区文件会存储在本地磁盘上。接着，这些分区文件会被复制到HDFS中，以便后续的reduce阶段可以从HDFS中读取并进行处理。所以，MapReduce map输出的数据最终会落地到磁盘和HDFS中。

6、MapReduce Map到Reduce默认的分区机制是什么？

MapReduce中默认的分区机制是根据Key的哈希值进行分区。具体来说，Map阶段输出的每个键值对都会根据键的哈希值被分配到不同的分区中，同一个键的所有值都会被发送到同一个分区中。这样可以保证相同的键值对在Reduce阶段被正确的聚合处理。

7、MapReduce Map Join为什么能解决数据倾斜？、

MapReduce Map Join可以通过将关联字段相同的记录分发到同一个reduce节点上进行聚合，从而解决数据倾斜的问题。具体来说，MapReduce Map Join的解决方法如下：

1. 首先，将关联字段相同的记录发送到同一个reduce节点上。这样，相同关联字段的记录将被聚合在一个reduce节点上进行处理，减少了数据倾斜的可能性。
2. 其次，对于数据倾斜的情况，MapReduce Map Join还可以采用一种特殊的处理方式，即将数据倾斜的部分记录拆分成多个小文件，然后将这些小文件发送到多个reduce节点上进行处理。这样可以将数据倾斜的压力分散在多个节点上，提高了处理的效率。
   总的来说，MapReduce Map Join通过将关联字段相同的记录聚合在同一个reduce节点上，并采用特殊的处理方式来解决数据倾斜的问题，提高了MapReduce程序的执行效率。

8、MapReduce运行过程中会发生OOM，OOM发生的位置？

OOM（Out of Memory）在MapReduce运行过程中可能发生在以下位置：

1. Map阶段：当Mapper任务处理输入数据时，如果输入数据量过大或者Mapper函数在处理数据时产生大量的中间键值对，可能会导致内存溢出。
2. Reduce阶段：当Reducer任务处理来自Mapper的中间键值对时，如果中间键值对数量过大或者Reducer函数在处理数据时产生大量的输出数据，可能会导致内存溢出。
3. Shuffle阶段：在MapReduce的Shuffle过程中，大量的中间数据需要在Map和Reduce之间传输，中间数据量过大，可能会导致内存溢出。
4. Combiner阶段：如果在MapReduce作业中使用了Combiner函数进行局部聚合操作，当Combiner处理大量的中间键值对时，也可能会引发内存溢出。

9、MapReduce用了几次排序，分别是什么？

MapReduce在实现过程中使用了两次排序。
第一次排序是在Map阶段，它的目的是将输入数据划分为多个分区，并按照分区和键值进行排序，以便将具有相同键的数据发送到同一个Reducer中进行处理。
第二次排序是在Reduce阶段，它的目的是对来自不同Mapper的输出进行全局排序，以确保最终输出的结果按照键值有序。这个全局排序是在Reducer中进行的。

10、MapReduce中怎么处理一个大文件？

在MapReduce中处理一个大文件的步骤如下：

1. 切分：将大文件切分为多个更小的文件块，每个文件块的大小通常由Hadoop配置文件中的参数指定。这样做的目的是为了方便并行处理和分布式计算。
2. 映射：通过Map函数将每个文件块映射为键值对。Map函数是自定义的，你可以根据具体需求编写逻辑，将文件块分解为键值对。每个键值对的键是中间结果的键，值是中间结果的值。
3. 分区：对映射后的键值对进行分区，根据键的哈希值将键值对分发到不同的Reducer节点。分区操作可以确保具有相同键的键值对被发送到同一个Reducer节点上，以便进行后续处理。
4. 排序：在每个Reducer节点上，对分区后的键值对进行排序操作。排序可以帮助提高后续的聚合和处理效率。
5. 规约：对排序后的键值对进行规约操作，将具有相同键的值进行合并。这样可以减少数据传输量并提高计算效率。
6. 归约：对规约后的键值对进行归约操作，根据具体需求进行数据聚合、计算或其它处理操作。归约操作是自定义的，你可以根据具体需求编写逻辑。
7. 输出：将归约后的结果写入Hadoop分布式文件系统（HDFS）或其它存储介质，以便后续分析或使用。