1、在MapReduce中，Mapper和Reducer可以声明一个setup方法，在处理输入之前执行，来进行分配数据库连接等昂贵资源，同时可以用cleanup函数可以释放资源。
2、MapReduce库先把user program的输入文件划分为M份（M为用户定义），每一份通常有16MB到64MB，如图左方所示分成了split0~4；然后使用fork将用户进程拷贝到集群内其它机器上。
3、MapReduce提供partitioner接口解决上述问题。默认操作是：对key hash后再以reduce task数量取模，返回值决定着该键值对应该由哪个reduce处理。这种默认的取模方式只是为了平均reduce的处理能力，防止数据倾斜，保证负载均衡。如果用户自己对Partition有需求，可以自行定制并设置到job上。
4、解决reduce运行等待map数据的时间问题； 只有一个map或reduce时，可以直接启动预测执行。（4）对资源使用进行控制对应用物理内存进行控制。如果内存使用过多会导致操作系统跳过一些任务，百度通过修改Linux内核对进程使用的物理内存进行独立的限制，超过阈值可以终止进程。
5、在执行MapReduce任务前，将小文件进行合并，大量的小文件会产生大量的map任务，增大map任务装载的次数，而任务的装载比较耗时，从而导致MapReduce运行速度较慢。因此我们采用CombineTextInputFormat来作为输入，解决输入端大量的小文件场景。
因此，传统的数据处理方法，已经不能适应大数据的需求。所以说我们需要马上解决这些问题。
其次，技术局限性也是一个重要的问题。传统的数据处理和分析方法可能无法有效地处理大数据。例如，传统的关系型数据库可能无法存储和查询大规模的非结构化数据。因此，需要采用新的技术和工具，如分布式存储系统（如Hadoop）和流处理技术（如Spark），以应对大数据处理的挑战。
传统数据采集方式可以应用于大数据采集，但需要结合新的技术手段进行升级和优化。下面举例说明：传统的数据采集方式是通过调查问卷、访谈、观察和文献资料等方式进行，这些方法可以侧重于深入了解用户的需求和行为，但是采集效率低，覆盖面窄。在大数据时代，可以结合互联网技术和机器学习算法等新技术进行数据采集。
每个map task都有一个内存缓冲区，存储着map的输出结果，当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一个临时文件的方式存放到磁盘，当整个map task结束后在对磁盘中这个map task产生的所有临时文件做一个合并，生成最终的正式输出文件，然后等待reduce task来拉数据。
mapreduce工作流程如下：输入分片（input split）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并非数据本身。
上面描述的过程是从数据流角度看。而从系统角度看，MapReduce运行用户编写的应用程序过程如下：用户启动MapReduce后，程序会被部署到不同的机器上去。
图3-3 MapReduce任务执行流程示意图 图3-4 Shuffle过程基本流程图 输入的数据执行map任务后，会先写入到本地缓存中（缓存默认大小是100M），缓存数据达到溢写比（默认是0.8）后，会溢写到本地磁盘中。写入到磁盘之前，会进行数据的分区、排序和可能的合并。
详细过程如下： （1）map task任务执行，输入数据的来源是：HDFS的block。当然在mapreduce概念中，map task读取的是split分片。split与block的对应关系：一对一（默认）。
