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mapreduce是什么?

MapReduce是一种用于处理和分析大规模数据集的编程模型和计算框架。它最初由Google提出，并在Apache Hadoop项目中得到广泛应用。MapReduce的核心思想是将计算任务分成两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，输入数据被拆分成多个独立的数据块，并由多个Mapper并行处理。每个Mapper将输入数据转换成键值对的形式，生成中间结果。在Reduce阶段，中间结果被合并和处理，生成最终的输出结果。
mapreduce官网: https://hadoop.apache.org/

MapReduce主要功能

MapReduce框架提供了自动处理任务并行化、数据划分、跨节点通信和故障恢复等功能。它可以在大规模集群上运行，利用多台计算机的计算能力和存储空间进行高效的分布式计算。
MapReduce对于处理大规模数据集、并行计算和分布式存储非常有效。它已经成为处理大数据的重要工具之一，被广泛应用于数据分析、搜索引擎、日志处理等领域。
Hadoop核心组件之一：分布式计算的方案MapReduce，是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，其中Map（映射）和Reduce（归约）。
MapReduce既是一个编程模型，也是一个计算组件，处理的过程分为两个阶段，Map阶段：负责把任务分解为多个小任务，Reduce负责把多个小任务的处理结果进行汇总。其中Map阶段主要输入是一对Key-Value，经过map计算后输出一对Key-Value值；然后将相同Key合并，形成Key-Value集合；再将这个Key-Value集合转入Reduce阶段，经过计算输出最终Key-Value结果集。
MapReduce可以实现基于上千台服务器并发工作，提供很强大的数据处理能力，如果其中单台服务挂掉，计算任务会自动转义到另外节点执行，保证高容错性；但是MapReduce不适应于实时计算与流式计算，计算的数据是静态的。

MapReduce官方手册