MapReduce

MapReduce 是一种可以将大量数据进行高效处理的编程模型和计算框架。由 Google 公司于2004年提出，目的是提高海量数据的处理效率。它的核心思想是将任务分解为 Map（映射）阶段和 Reduce（归约）阶段，通过多个计算节点并行处理数据，大大提高了数据处理的效率。

• Map 阶段将数据按照指定规则转换为键值对；
• Reduce 阶段则对 Map 输出的键值对进行汇总计算。

这种分布式计算模型可以使计算资源得到更充分的利用，从而大幅度提高数据处理的速度和效率。MapReduce 已经被广泛应用于大数据领域，如数据挖掘、机器学习、搜索引擎等。常见的 MapReduce 实现包括 Hadoop 和 Spark 等。

MapReduce 包含三层含义：

1. 它是一个基于集群的高性能并行计算平台。
2. 它是一个用于大规模数据集（大于 1TB）的并行计算软件框架。
3. 它是一个并行计算程序设计模型与方法。可使编程人员在不了解分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。