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核心思想

• 分而治之：将大规模的数据处理任务分解成多个可以并行处理的子任务，然后将这些子任务分配到不同的计算节点上进行处理，最后将各个子任务的处理结果合并起来，得到最终的结果。

工作流程

• Map 阶段：
  • 输入数据被分割成多个小块，每个小块作为一个独立的任务由不同的 Map 任务处理。
  • Map 函数将输入数据转换为键值对形式，并对键值对进行处理，生成中间结果。
• Shuffle 阶段：
  • 对 Map 阶段产生的中间结果进行分区、排序和合并等操作，将具有相同键的键值对发送到同一个 Reduce 任务中进行处理。
• Reduce 阶段：
  • Reduce 函数对收到的具有相同键的中间结果进行汇总、计算等操作，最终生成处理后的结果。

优点

• 易于编程：程序员只需实现 Map 和 Reduce 函数，无需关注分布式计算的底层细节，如任务调度、数据传输等，降低了分布式编程的难度。
• 高可扩展性：可以方便地通过增加计算节点来扩展系统的处理能力，以应对不断增长的数据量和计算需求。
• 高容错性：当计算节点出现故障时，系统能够自动重新分配任务到其他正常节点上执行，保证任务的顺利完成，不会因为个别节点的故障而影响整个计算过程。
• 适合大规模数据处理：能够高效地处理海量数据，通过并行计算充分利用集群的计算资源，大大提高数据处理的效率。