MapReduce 是一种分布式计算框架，广泛应用于大规模数据处理场景。以下是关于 MapReduce 的关键知识点梳理：
1. 核心概念 ⚙️
- 分片与映射：输入数据按分片（Split）划分，每个分片由Mapper处理
- 组合与归约：Combiner优化中间结果，Reducer聚合最终输出
- 容错机制：通过任务重试和数据冗余保障计算可靠性
- 调度策略：YARN负责资源分配与任务调度
2. 高级优化技巧 🚀
- 数据本地性：优先在数据所在节点运行任务
- 分区策略：自定义Partitioner提升数据分布效率
- 压缩格式：使用Snappy或Gzip减少网络传输开销
- 缓存机制：通过
DistributedCache共享公共资源
3. 实际应用案例 🌍
- 日志分析：统计访问日志中的高频IP
- 机器学习：实现协同过滤算法的数据预处理
- 实时流处理：与Storm/Kafka结合进行实时分析
- 基因测序：处理海量生物数据的序列比对
4. 学习路径建议 📌
- 先掌握基础：MapReduce入门教程
- 深入源码实现：MapReduce原理解析
- 实践项目推荐：大数据项目实战