MapReduce：分布式计算的基石
MapReduce 是一种用于处理和生成大数据集的编程模型，以及一个用于执行该模型的关联实现。它使得在大型商用硬件集群（数千台机器）上进行并行处理海量数据成为可能。本文将深入探讨 MapReduce 的核心概念、工作原理、应用场景以及一些高级主题。
核心概念：分而治之
MapReduce 的核心思想是“分而治之”。它将复杂的计算任务分解成两个主要阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。
- Map 阶段: 输入数据被分割成多个独立的块，每个块由 Map 函数并行处理。Map 函数将每个输入记录转换为一个或多个键值对
<key, value>。 - Reduce 阶段: 具有相同键的中间键值对会被分组到一起，并传递给 Reduce 函数进行处理。Reduce 函数将这些值合并成一个最终输出结果。
工作原理：数据流
- 输入: 输入数据通常存储在分布式文件系统（如 HDFS）中。
- 拆分: 输入数据被拆分成多个输入分片，每个分片分配给一个 Map 任务处理。
- Map: 每个 Map 任务读取其对应的输入分片，并应用用户定义的 Map 函数生成中间键值对。
- 洗牌 (Shuffle): MapReduce 框架会根据键对中间键值对进行排序和分组，并将具有相同键的值发送到同一个 Reduce 任务。这是 MapReduce 最关键的阶段，涉及到数据在网络中的传输和排序。
- Reduce: 每个 Reduce 任务接收一组具有相同键的中间值，并应用用户定