MapReduce 的数据处理流程

MapReduce是一种数据处理模型，其处理流程主要包括两个步骤：Map和Reduce。首先，Map阶段将输入数据分割成多个小任务，然后并行处理这些任务，生成一组中间的key/value对。接着，Reduce阶段将这些中间的key/value对按照key进行分组，并对每个组内的数据进行合并处理，最终生成一组结果。这个模型非常适合于处理海量数据，因为它可以有效地利用集群中的多台计算机进行并行计算，提高处理效率。同时，MapReduce还具有良好的扩展性和容错性，可以通过增加或减少计算节点来适应不同的处理需求，并且即使某个节点出现故障，也不会影响整个计算过程的进行。