MapReduce 是一个编程模型，用于大规模数据集（大于 1TB）的并行运算。它简化了分布式计算中的许多复杂问题，使得程序员可以不必关心分布式计算的具体细节。

基本概念

  • Map（映射）：将数据集中的每个元素映射到一个键值对。
  • Shuffle（洗牌）：将 Map 阶段产生的键值对根据键进行排序和分组。
  • Reduce（归约）：对 Shuffle 阶段产生的每个组内的值进行汇总。

示例

假设我们要统计一个文本文件中每个单词出现的次数。

  1. Map 阶段：将每个单词映射到一个键值对，键为单词，值为 1。
  2. Shuffle 阶段：将所有键值对按照键进行排序和分组。
  3. Reduce 阶段：对于每个键，将所有值相加。

更多信息

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MapReduce 架构图