MapReduce执行原理是什么

MapReduce执行原理是什么

MapReduce是一个编程模型，用于大规模数据集的分布式计算。它包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

Map阶段的作用是将输入的数据集切分成一个个小块，然后对每一块数据执行用户指定的Map函数。Map函数的作用是将输入的数据集中的每一个数据项转换成一个对，然后将所有对分发给Reduce阶段。

Reduce阶段的作用是将Map阶段分发过来的对按key进行分组，然后对每一组对执行用户指定的Reduce函数。Reduce函数的作用是将每一组对中value的值进行合并，得到一个最终的value，然后将对写入到输出文件中。

由于MapReduce是一个分布式计算模型，所以它需要分布式计算框架的支持。常见的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。