MapReduce 架构概述

MapReduce架构是一种将大规模数据集（大于1TB）分解为小的数据块的并行处理框架。MapReduce架构通过将输入数据集的处理工作拆分为许多独立的任务来实现并行性，以便在各个节点上的处理器或集群上进行处理。其中"Map"处理器将所提供的问题划分为若干个子问题并行处理，并将处理结果传递给Reduce处理器进行合并处理，最终输出输出结果。MapReduce架构的主要优势在于其可优化集群中的工作负载，从而充分利用现代硬件的多核和多机并行性，并且在非常大的数据集上具有出色的扩展性和可靠性。