MapReduce架构图

MapReduce是一种分布式计算模型，由Google在2004年首次提出，用于大规模数据处理。它的核心思想可以分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段，通过这两个步骤并行处理海量数据。

1. **Map阶段**：在这个阶段，原始数据集被分成小块（称为“分片”），然后分配给集群中的多个节点（Mapper）。每个Mapper独立地处理输入数据，对每条数据进行转换（map函数），将键值对形式的结果发送到后续的Reduce阶段。这里，键被用于排序和聚合，而值则作为记录传递下去。

2. **Shuffle和Sort阶段**：Mapper产生的中间结果经过本地排序后，会被合并成大的键值集合，并按键分发到不同的Reducer节点上。这个过程叫做Shuffle，保证了相同的键会汇聚在一起。

3. **Reduce阶段**：Reducer接收来自所有Mapper的键及其对应的值列表，然后对每个键进行进一步的操作（reduce函数），生成最终的结果。由于键已经排序过，所以Reducer能够高效地聚合和处理数据。

MapReduce架构图通常包括以下几个组件：
- **JobTracker**：负责调度任务、跟踪进度和错误恢复。
- **TaskTracker**：执行实际的Map和Reduce任务的节点。
- **Mapper** 和 **Reducer**：执行上述描述的逻辑。
- **Input/Output Splitter**：分割数据源到适当的大小以供Map处理。
- **Intermediate Data Store**：存储中间的键值对，如Hadoop Distributed File System (HDFS)。