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MapReduce 是一种并行计算模型，广泛应用于处理大规模数据集。其核心思想源自分治法，将复杂任务分解为多个简单任务，通过分布式处理实现高效计算。

MapReduce 概念

MapReduce 由 Google 研究院在 2004 年提出的，旨在解决大数据处理的性能瓶颈。传统并行模型难以处理海量数据，而 MapReduce 则通过将任务分解和分布式执行，显著提升了处理效率。

分治思想的应用

MapReduce 的设计理念与归并排序类似，采用分治法。具体步骤如下：

Map 和 Reduce 的具体工作

• Map 端：

  • 使用 InputFormat.getSplits 获取数据块。
  • 通过自定义 Map 函数处理每个数据块，输出关键词及其计数对（<key, value>）。

• Reduce 端：

  • 接收并聚合所有关于同一关键词的值，输出最终结果。

数据传输与序列化

MapReduce 框架负责数据的分片和传输，但自定义 Bean 对象需实现 Writable 接口以支持高效序列化。例如，<key, value> 格式在传输中需序列化和反序列化，以适应分布式环境。

WordCount 示例

以 WordCount 为例：

• Map 函数：将文件内容拆分为词语，记录每个词的出现次数。
• Shuffle 和 Sort：对词语进行排序，准备 Reduce 阶段处理。
• Reduce 函数：统计每个词的总出现次数，生成最终结果。

附录

• MapReduce HelloWorld 代码：展示基本 MapReduce 应用的实现。
• 自定义 Bean 实现 Writable 接口：确保自定义对象可在分布式环境中传输。
• 文件分片与自定义分区器：优化数据分配，提高任务执行效率。

通过以上步骤，MapReduce 利用分治思想，将大数据任务分解并分布式执行，显著提升了处理性能和效率。

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