mapreduce运行原理

MapReduce是一种分布式计算模型，它将大规模数据集分成许多小数据块，并在大量计算机节点上并行地处理这些数据块。MapReduce有两个主要的阶段：Map阶段和Reduce阶段。

Map阶段：在Map阶段，输入数据被分成许多小数据块，并由多个计算机节点并行处理。每个节点将输入数据块映射为一组键值对，这些键值对可以被Reduce阶段使用。

Reduce阶段：在Reduce阶段，所有具有相同键的键值对被发送到同一个Reduce节点进行处理。每个Reduce节点将这些键值对合并为一个输出结果。

整个MapReduce过程由一组Master节点协调，并负责管理整个任务的分配和进度跟踪。