mapreduce是干什么的

引用\[1\]: MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架。它的主要目的是将大规模数据集分解成小的数据块，并在分布式计算环境中进行并行处理。MapReduce框架中的map阶段负责将输入数据分解成键值对，并进行初步的处理和转换。而reduce阶段则负责对map阶段输出的键值对进行排序、分组和聚合操作，最终生成最终的结果。\[1\] MapReduce的核心机制是shuffle，它负责将map阶段处理的数据传递给reduce阶段。在shuffle过程中，数据会根据key值进行分区和排序，并缓存起来以供reduce阶段使用。\[1\]因此，MapReduce主要用于处理大规模数据集的并行计算，可以帮助提高数据处理的效率和速度。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MapReduce简介](https://blog.csdn.net/lyy_5201314/article/details/109435474)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [MapReduce是啥？ 详解](https://blog.csdn.net/lljazxx/article/details/102922969)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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