MapReduce 结构图

MapReduce是一种编程模型和处理大量数据的相关实现。其基本结构包括两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，输入数据被切分成多个小的块，并由不同的Map任务并行处理。每个Map任务将输入数据映射到一组键值对，并将结果输出到中间文件系统。接着，在Reduce阶段，所有具有相同键的值被收集到一起，并传递给一个Reduce任务进行处理。Reduce任务将这些值合并并生成最终的输出结果。MapReduce通过将大规模数据集分解成多个小任务来提高处理效率，并通过并行化处理加快计算速度。这种分布式计算模型广泛应用于大数据处理领域，如Hadoop等。