MapReduce 教程指南 📚

什么是 MapReduce？

MapReduce 是一种用于大规模数据集的分布式计算框架，通过分而治之的策略简化数据处理流程。其核心思想包含两个阶段：

• Map（映射）：将数据拆分为独立的小块并进行初步处理
• Reduce（归约）：汇总映射结果，输出最终计算结果

MapReduce 工作原理 🔍

1. 数据分片：输入数据被分割为多个分区（Partition）
2. Map 阶段：每个分区由多个 Map 任务并行处理，生成键值对中间结果
3. Shuffle 与 Sort：中间结果按 key 进行排序并传输到对应 Reduce 任务
4. Reduce 阶段：合并相同 key 的值，输出最终结果

典型应用场景 🌐

• 日志分析：统计网站访问量（如：/community/abc_compute_forum/guides/log_analysis_tutorial）
• 数据挖掘：从海量数据中提取模式
• 机器学习：分布式训练模型

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