MapReduce 的工作原理

MapReduce 是一种分布式计算框架，用于处理和生成大规模数据集。它将任务分为两个主要阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。开发人员可以使用存储在 HDFS 中的数据，编写 Hadoop 的 MapReduce 任务，从而实现并行处理1。

MapReduce 的工作原理

Map 阶段： 输入：Map 阶段接收输入数据，通常是键值对（key-value pairs）。 处理：Map 函数对输入数据进行处理，生成中间结果。 输出：Map 函数的输出是新的键值对，这些中间结果将传递给 Reduce 阶段。

Shuffle 阶段： 分区：将 Map 阶段的输出数据进行分区，每个分区对应一个 Reduce 任务。 排序：对每个分区内的数据按键进行排序。 合并：将相同键的值合并在一起，准备传递给 Reduce 阶段。

Reduce 阶段： 输入：Reduce 阶段接收 Shuffle 阶段处理后的数据。 处理：Reduce 函数对相同键的值进行合并计算，生成最终结果。 输出：Reduce 函数的输出是最终结果，通常存储在 HDFS 中。