MapReduce是Hadoop中的一種編程模型，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計(jì)算。它將數(shù)據(jù)分為若干個(gè)小塊，并在集群中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行處理這些小塊數(shù)據(jù)，最后將結(jié)果進(jìn)行合并。MapReduce框架包括兩個(gè)主要階段：Map階段和Reduce階段。
在Map階段中，數(shù)據(jù)會(huì)被分割成若干個(gè)鍵值對(duì)，然后通過用戶自定義的Map函數(shù)處理每個(gè)鍵值對(duì)。這個(gè)處理過程會(huì)生成中間鍵值對(duì)，這些中間鍵值對(duì)會(huì)被按照鍵進(jìn)行分組，然后傳遞給Reduce函數(shù)。
在Reduce階段中，Reduce函數(shù)會(huì)對(duì)每組中間鍵值對(duì)進(jìn)行合并和計(jì)算，然后生成最終的結(jié)果。最終的結(jié)果會(huì)被寫入HDFS（Hadoop分布式文件系統(tǒng)）中。
總的來說，MapReduce的作用是將大規(guī)模數(shù)據(jù)集并行處理，以實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)計(jì)算和分析。
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