Map Reduce

MapReduce是一种编程模型和处理大量数据的相关实现。它主要用于大数据处理，通过将复杂的数据处理任务分解为一系列可并行执行的子任务来实现高效的数据处理。MapReduce模型由两个主要阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，输入数据被切分成多个独立的部分，然后通过并行处理生成一组中间键值对。接下来，在Reduce阶段，这些中间键值对按照键进行分组，并对每个组内的数据应用聚合函数以生成最终结果。MapReduce框架通常与分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）一起使用，以支持大规模数据集的处理和存储。这种模型具有高度的可扩展性和容错性，使其成为处理大数据的理想选择。