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mapreduce是什么?

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

MapReduce主要功能

MapReduce框架提供了自動處理任務并行化、數據劃分、跨節點通信和故障恢復等功能。它可以在大規模集群上運行，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對于處理大規模數據集、并行計算和分布式存儲非常有效。它已經成為處理大數據的重要工具之一，被廣泛應用于數據分析、搜索引擎、日志處理等領域。
Hadoop核心組件之一：分布式計算的方案MapReduce，是一種編程模型，用于大規模數據集的并行運算，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：負責把任務分解為多個小任務，Reduce負責把多個小任務的處理結果進行匯總。其中Map階段主要輸入是一對Key-Value，經過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集合轉入Reduce階段，經過計算輸出最終Key-Value結果集。
MapReduce可以實現基于上千臺服務器并發工作，提供很強大的數據處理能力，如果其中單臺服務掛掉，計算任務會自動轉義到另外節點執行，保證高容錯性；但是MapReduce不適應于實時計算與流式計算，計算的數據是靜態的。

MapReduce官方手冊