上次新霸哥給大家介紹了一些hadoop的相關知識，發現大家對hadoop有了一定的了解，但是還有很多的朋友對mapreduce很模糊，下面新霸哥將帶你共同學習mapreduce程式設計模型。
mapreduce程式設計模型可以利用大量的商用伺服器構成大規模集群來解決處理千兆級別的資料量問題。mapreduce程式設計模型有兩個比較獨立的步驟，分別是map和reduce
map:比較常見的就是資料初始讀取和轉換的步驟，同時在這個步驟中，每個獨立的輸入資料記錄都進行並行處理。
reduce: 乙個資料整合或者加和的步驟，值得注意的是，相關聯的所有資料記錄要放在乙個計算節點來處理。
新霸哥注意到了hadoop系統中mapreduce的核心思路是：將輸入的資料在邏輯上分割成多個資料塊，其中每個邏輯資料塊被map任務單獨地處理。data塊處理後所得結果會被劃分到不同的資料集，且將data集排序完成。每個經過排序的資料集傳輸到reduce任務進行處理。
當在處理大資料的時候，我們可以嘗試使用mapreduce來解決這個計數問題
假設我們只有乙個reduce，這個假設不是必須的，只是預設的設定，實際應用的場景中我們根據需求常常需要改變。
reduce接收這樣的鍵值對
reduce每處理乙個一樣的單詞，就將該單詞的計數加一，最終得到單詞的總數，然後按照以下鍵值對格式輸出：
最後排序輸出結果。
上面就是乙個非常完整的例子，如果你在學習中還遇到過一些其他的問題歡迎和新霸哥一起交流學習。
MapReduce程式設計模型
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