MapReduce流程图

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理。其流程图包含两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，输入数据被切分成多个小的数据块，并由不同的计算节点进行处理。每个计算节点独立地对其所分配的数据块进行映射操作，将输入数据转换为一组键值对。然后，这些键值对被收集并排序，以便后续的Reduce操作。接下来是Reduce阶段，它将具有相同键的值组合在一起，并对它们执行聚合操作，生成最终的结果。最后，这些结果被输出并保存到文件系统中。MapReduce的灵活性和可扩展性使其成为处理大规模数据集的理想选择。