mapreduce和hadhoop概念

MapReduce是一种计算模型，Hadoop是基于MapReduce计算模型的分布式计算框架。

MapReduce将大规模数据集分成若干个小的数据块，然后在分布式计算集群中通过映射和归约两个过程来处理数据。其中，映射过程将数据块中的每个数据元素映射为一个中间键值对，归约过程将相同键的值合并为一个键值对，最后输出结果。

Hadoop是一个分布式计算框架，它以Hadoop Distributed File System（HDFS）为底层存储系统，采用MapReduce计算模型来处理大规模数据集。Hadoop具有高容错性、高可扩展性、高吞吐量等特点，可以有效地处理大规模数据集的存储和计算。

总而言之，MapReduce是一种计算模型，而Hadoop是基于该计算模型实现的分布式计算框架。

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MapReduce API 基本概念

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和算法，它的核心思想是将数据分成一小块一小块的，然后并行地对每个小块进行处理，最后将结果汇总起来。MapReduce API是用于实现这个编程模型的一组函数和类库，主要包括以下几个基本概念：

1. Map函数：Map函数是MapReduce的第一个阶段，它将输入数据分成若干个小块，并对每个小块进行处理，产生一些中间结果。

2. Reduce函数：Reduce函数是MapReduce的第二个阶段，它将Map函数产生的中间结果进行聚合，并生成最终的输出结果。

3. InputFormat：InputFormat是用于读取输入数据的接口，它将输入数据分成若干个小块，并将每个小块传递给Map函数进行处理。

4. OutputFormat：OutputFormat是用于写出输出数据的接口，它将Reduce函数生成的最终结果写入到输出文件中。

5. Job：Job是MapReduce的一个实例，它包含了所有需要执行的MapReduce任务的相关信息，包括输入路径、输出路径、Map函数、Reduce函数等。

通过使用MapReduce API，开发人员可以方便地编写出高效的分布式计算程序，处理大规模的数据集。

MapReduce是什么概念

MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集（大于1TB）的计算问题。它由Google公司提出并实现，可以在数百甚至数千台普通计算机上并行处理大数据集，从而大大缩短了处理时间。MapReduce模型的思想是将大数据集分成若干个小数据集，然后在每个小数据集上进行并行计算，最后将结果合并起来得到最终的结果。MapReduce模型具有容错性、可扩展性、高效性等优点，在大数据处理领域得到了广泛应用。