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什么是MapReduce?

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算；是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台。

MapReduce思想是什么？

MapReduce的思想核心是“分而治之”。

 所谓“分而治之”就是把一个复杂的问题按一定的“分解”方法分为规模较小的若干部分，然后逐个解决，分别找出各部分的解，再把把各部分的解组成整个问题的解。

概况起来，MapReduce所包含的思想分为两步：

"Map（映射）" 和 "Reduce（归约）"

Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。

Reduce负责“合”，即对map阶段的结果进行全局汇总。

如何通俗的理解？

比较形象的语言解释MapReduce：

要数停车场中的所有停放车的总数量。

你数第一列，我数第二列…这就是Map阶段，人越多，能够同时数车的人就越多，速度就越快。

数完之后，聚到一起把所有人的统计数加在一起。这就是Reduce合并汇总阶段。

为什么要有MapReduce？

 你一个人数一个停车场的汽车，很吃力，如果让你的几个好朋友和你一起数，你最后一汇总是不是就很简单了？这就是为什么要有MapReduce。

 

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