mapreduce数据清洗原理

MapReduce 是一种分布式计算模型，最初由 Google 在 Hadoop 平台上实现，用于处理大规模数据集。在数据清洗阶段，MapReduce 的核心原理主要包括两个步骤：映射（Map）和规约（Reduce）。

**1. 映射（Map）阶段：**
在这个阶段，原始数据被分割成小的数据块，每个块被发送到集群中的一个节点。Mapper函数接收这些数据块，并对其中的每一行进行操作。Mapper函数通常是用户自定义的，负责执行数据清洗任务，如去除无效值、转换数据格式、提取关键字段等。Mapper将每行数据转化为键值对的形式，如果数据清洗完成，则键保持不变，值可能是经过清洗后的值或新的结构。

**2. 规约（Reduce）阶段：**
Mapper生成的键值对经过网络传输到Reducer节点。Reducer函数接收到同一键的所有值，对这些值进行聚合处理，生成最终的结果。这个过程有助于进一步清理和合并数据，比如计算数值的总和、平均值，或者找出最常见的值。

**相关问题--:**
1. MapReduce数据清洗与传统数据清洗的区别是什么？
2. 数据清洗过程中如何确保键的唯一性？
3. Reduce阶段如何处理键值对过多导致性能下降的问题？