MapReduce

MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。它由两个主要部分组成：Map和Reduce。Map阶段将输入数据拆分成多个小任务，并将这些任务分配给不同的计算节点进行处理。在这个阶段，输入数据被并行处理，每个计算节点独立地执行相同的操作，以生成中间结果。Reduce阶段将Map阶段的输出按照键值对进行合并和排序，然后使用特定的函数对这些键值对进行处理，以生成最终的输出结果。MapReduce模型具有高度的可扩展性和容错性，可以有效地处理大规模的数据集，并支持分布式计算。它在大数据处理领域得到广泛应用，如搜索引擎、数据分析和机器学习等领域。