MapReduce工作机制相关知识点有哪些

MapReduce是一种编程模型，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，并对每一块数据执行用户指定的Map函数。Map函数的作用是将数据集中的每一个元素转换成一个对，其中key是要进行分组的依据，value是要计算的值。

Reduce阶段的作用是将Map阶段输出的对按照key进行分组，然后对每一组对执行用户指定的Reduce函数。Reduce函数的作用是将分组后的对中value的值进行计算，计算结果也是对，其中key是分组的依据，value是计算结果。

最后，MapReduce框架会将计算结果按照对的格式输出。