MapReduce 编程教程

MapReduce 是一种编程模型，用于大规模数据集（大数据）的并行运算。它通过将任务分解成多个小任务来提高效率，并且可以在多个节点上进行分布式处理。

MapReduce 工作原理

1. Map 阶段：将输入数据分解成键值对。
2. Shuffle 阶段：将 Map 阶段产生的键值对按照键进行排序。
3. Reduce 阶段：对 Shuffle 阶段的结果进行聚合处理。

示例

假设我们要统计文本文件中每个单词出现的次数。

1. Map 阶段：输入是文本文件，输出是单词和计数的键值对。
2. Shuffle 阶段：将相同的单词键值对发送到同一个 Reduce 任务。
3. Reduce 阶段：对每个单词键值对进行计数。

实践指南

更多关于 MapReduce 的实践指南，请参阅本站的 MapReduce 指南。

相关资源

• Hadoop 官方文档
• MapReduce 教程

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MapReduce 模型

MapReduce 工作流程