MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型，广泛应用于分布式计算环境。它将任务分为两个主要阶段：Map（映射） 和 Reduce（归约），简单高效地完成大数据处理任务。
首先，数据被分割成多个小块，每个块由一个Mapper处理。Mapper读取输入数据，执行自定义逻辑后输出中间结果（通常是键值对）。例如，统计文本中单词出现次数时，Mapper会逐行读取并拆分单词，生成类似 `<单词, 1>` 的键值对。此时，系统会对这些中间结果进行分区、排序和分组，确保相同键的数据聚集在一起，为下一步做好准备。
接着是Reducer阶段，它接收Mapper传递过来的聚合数据，并执行最终计算逻辑。以单词计数为例，Reducer会累加每个单词对应的数值，生成最终结果 `<单词, 总数>`。最后，Reduce输出的结果会被保存到指定位置或进一步分析。
整个过程分工明确，适合分布式环境下的并行计算，极大地提升了效率！🌟
大数据 分布式计算 MapReduce