MapReduce分布式

MapReduce分布式编程模型是一种用于处理大规模数据的编程模型。在MapReduce中，任务被分为两个主要阶段：映射（mapping）和归约（reducing）。映射阶段将输入数据划分为多个片段，并将每个片段映射为键值对。归约阶段将相同键的值进行合并和处理。在MapReduce中，splitting和shuffling操作由框架自动实现，而我们需要自己编程实现的是mapping和reducing操作。这种模型的核心思想是“分而治之”，适用于大规模数据处理场景。\[1\]\[2\]

在MapReduce中，还有两个重要的概念：combiner和partitioner。combiner是在映射阶段之后，在数据传输到归约阶段之前进行的一个可选操作，用于在映射节点上进行局部归约，以减少数据传输量。partitioner是用于将映射输出的键值对按照键的不同进行分类，将相同键的数据分配给对应的归约节点。partitioner可以根据需求进行自定义实现。\[1\]\[3\]

总结来说，MapReduce分布式编程模型是一种用于处理大规模数据的编程模型，它将任务分为映射和归约两个阶段，并通过自动实现的splitting和shuffling操作来处理数据。在实际应用中，我们可以使用combiner和partitioner来优化计算过程。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [分布式计算框架——MapReduce](https://blog.csdn.net/mxk4869/article/details/125600247)[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* [MapReduce分布式计算](https://blog.csdn.net/qq_43528451/article/details/114419976)[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]
[ .reference_list ]