reduce map

Reduce Map是指在MapReduce任务中的Reduce阶段的输入数据来源于Map阶段的输出数据。在Map阶段，数据会根据指定的函数进行处理和转换，并按照键-值对的形式输出。这些输出数据会被分发到不同的Reduce任务中，每个Reduce任务负责处理特定键的数据。Reduce任务会对相同键的所有数据进行合并、计算和汇总，生成最终的结果。

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map-reduce

MapReduce 是一种用于并行处理大规模数据集的编程模型。它由两个基本操作组成：Map 和 Reduce。Map 操作将输入数据集分割成若干个小的数据片段，并将每个数据片段映射为键值对的形式。Reduce 操作对映射后的键值对进行归约，生成最终的输出结果。

在 MapReduce 中，输入数据被切分成多个小数据块，每个数据块由 Map 函数并行处理。每个 Map 函数将输入数据转化为中间结果键值对的形式。然后，这些中间结果按照键进行分组，传递给 Reduce 函数进行聚合操作，生成最终的结果。

MapReduce 的主要优势在于：
- 可以有效地处理大规模数据集，充分利用了分布式计算的优势。
- 简化了并行计算的编程模型，用户只需要关注 Map 和 Reduce 两个操作即可，具体的并行细节由框架自动处理。

map reduce

MapReduce是一种分布式程序的通用框架，它采用了分而治之再汇总的思想。\[2\]它的原理和思想相对容易理解，是基于底层的HDFS的应用框架。MapReduce的主要优点是可以处理大规模的数据，并且具有良好的可扩展性和容错性。然而，它也有一些缺点，比如对于实时计算和动态处理能力的要求不够满足。因此，在Spark框架出现之前，MapReduce一直是主流的计算模型和框架。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [MAPREDUCE详解](https://blog.csdn.net/woaini886353/article/details/124687084)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [MapReduce详解](https://blog.csdn.net/MoForest/article/details/94048522)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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