hadoop中的mapreduce框架是由google的mapreduce框架開源實現的。旨在利用大規模的伺服器集群解決大資料量處理問題。
mapreduce的 核心思想「分而治之」。「任務的分解與結果的彙總」。將hdfs上的海量資料，切分成若干個小塊，然後將每個小塊的資料，分發至集群中的不同節點上實施計算，然後通過整合各節點的中間結果，得到最終的計算結果。
在mapreduce模型裡，map和reduce均為抽象介面，具體實現由使用者決定。在實踐中，mapreduce把乙個任務劃分為若干個job（作業），每個job又分為map（對映）和reduce（規約）兩個階段。map和reduce處理（輸入和輸出）都是k-v（鍵值對）資料，map階段的輸出資料就是reduce階段的輸入資料。
在mapreduce中，每個map節點對劃分的資料進行處理，根據不同的輸入結果，會產生響應的中間結果；每個reduce節點也同樣負責各自的中間結果處理；在進行reduce操作之前，必須等待所有的map節點處理完；彙總所有的reduce中間結果，即得到最終結果。
wordcount基本流程
01.資料分割
首先將輸入的檔案分割成較小的塊，形如的形式。
02.map操作
將進行處理（例如把句子處理成）.
03.排序和本地合併
規約方（reducer）會先將合併 的結果 實施排序，並將具有相同key的value形成乙個列表（list）集合，最後通過使用者自定義的reduce方法輸出結果。
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