MapReduce原理是怎么剖析的

MapReduce原理是怎么剖析的

MapReduce原理是通过分布式计算框架将大规模数据集分割成若干个小数据集，然后分别对小数据集进行计算，将计算结果进行合并得到最终结果。

MapReduce算法包括两个阶段，Map阶段和Reduce阶段。

Map阶段

Map阶段的作用是将输入数据集切分成若干个小数据块，然后对每个小数据块进行映射操作，将每个小数据块映射成一个键值对，然后将键值对传递给Reduce阶段。

Reduce阶段

Reduce阶段的作用是将Map阶段输出的键值对进行合并，将相同key的value进行合并，得到键值对的集合，然后将value进行计算得到最终结果。