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mapreduce是什么?

MapReduce是一種用于處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集的編程模型和計算框架。它最初由Google提出，并在Apache Hadoop項目中得到廣泛應(yīng)用。MapReduce的核心思想是將計算任務(wù)分成兩個階段：Map階段和Reduce階段。在Map階段，輸入數(shù)據(jù)被拆分成多個的數(shù)據(jù)塊，并由多個Mapper并行處理。每個Mapper將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成鍵值對的形式，生成中間結(jié)果。在Reduce階段，中間結(jié)果被合并和處理，生成最終的輸出結(jié)果。
mapreduce官網(wǎng): https://hadoop.apache.org/

MapReduce主要功能

MapReduce框架提供了自動處理任務(wù)并行化、數(shù)據(jù)劃分、跨節(jié)點通信和故障恢復(fù)等功能。它可以在大規(guī)模集群上運行，利用多臺計算機的計算能力和存儲空間進行高效的分布式計算。
MapReduce對于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集、并行計算和分布式存儲非常有效。它已經(jīng)成為處理大數(shù)據(jù)的重要工具之一，被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、搜索引擎、日志處理等領(lǐng)域。
Hadoop核心組件之一：分布式計算的方案MapReduce，是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行運算，其中Map（映射）和Reduce（歸約）。
MapReduce既是一個編程模型，也是一個計算組件，處理的過程分為兩個階段，Map階段：負(fù)責(zé)把任務(wù)分解為多個小任務(wù)，Reduce負(fù)責(zé)把多個小任務(wù)的處理結(jié)果進行匯總。其中Map階段主要輸入是一對Key-Value，經(jīng)過map計算后輸出一對Key-Value值；然后將相同Key合并，形成Key-Value集合；再將這個Key-Value集合轉(zhuǎn)入Reduce階段，經(jīng)過計算輸出最終Key-Value結(jié)果集。
MapReduce可以實現(xiàn)基于上千臺服務(wù)器并發(fā)工作，提供很強大的數(shù)據(jù)處理能力，如果其中單臺服務(wù)掛掉，計算任務(wù)會自動轉(zhuǎn)義到另外節(jié)點執(zhí)行，保證高容錯性；但是MapReduce不適應(yīng)于實時計算與流式計算，計算的數(shù)據(jù)是靜態(tài)的。

MapReduce官方手冊