MapReduce

MapReduce是一种用于处理和生成大规模数据集的编程模型及其相关实现，最初由Google公司提出。作为Hadoop框架的核心组件之一，MapReduce通过简单的"映射"(Map)和"归约"(Reduce)函数抽象，使开发者能够轻松编写并行处理海量数据的程序，而无需关心底层的分布式细节。

概述[编辑 | 编辑源代码]

MapReduce模型主要由两个阶段组成：

Map阶段：将输入数据分割成独立的块，由多个节点并行处理
Reduce阶段：将Map阶段的输出进行汇总，产生最终结果

这种模型特别适合处理可以并行计算的问题，如日志分析、文档聚类、机器学习等大数据应用场景。

历史[编辑 | 编辑源代码]

MapReduce最早由Google工程师Jeffrey Dean和Sanjay Ghemawat在2004年发表的论文《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》中提出。随后，Apache Hadoop项目实现了开源的MapReduce框架，使其成为大数据处理的事实标准之一。

编程模型[编辑 | 编辑源代码]

MapReduce程序通常需要用户定义两个函数：

Map函数[编辑 | 编辑源代码]

接受一个键值对作为输入，产生一组中间键值对：

// Java示例
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) {
    String line = value.toString();
    String[] words = line.split(" ");
    for (String word : words) {
        context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
    }
}

Reduce函数[编辑 | 编辑源代码]

接受一个中间键及其对应的值集合，合并这些值：

// Java示例
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) {
    int sum = 0;
    for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
    }
    context.write(key, new IntWritable(sum));
}