作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
Hadoop MapReduce（以下简称MR）是一个分布式计算框架，基于Google开发，用于并行处理海量数据集。其提供简单、高效的数据处理能力，并可运行于多种平台上，广泛应用于数据分析领域。因此，掌握MR的原理及其工作方式对于利用它进行海量数据的分布式计算，以及优化数据处理性能都非常重要。本文从MapReduce框架的基本原理出发，深入剖析了其工作原理、流程、工作机制，并结合具体案例，详尽阐述了MR的各项特性及优缺点，同时也提供了一些扩展阅读的参考资源。
2.主要特点
- 分布式计算框架
- 可运行在多种平台上
- 支持海量数据处理
- 提供高效的数据分析能力
- 有优秀的编程模型和生态系统
- 通过Hadoop项目发展而成熟，被业界广泛采用
- 拥有丰富的工具及插件支持
3.适用场景
- 数据分析、机器学习、网络爬虫、推荐系统、日志分析、数据挖掘等需要大量计算处理的应用场景；
- 实时或离线批处理、实时计算和流处理等数据处理需求；
- 在线业务交易、广告投放、搜索排序等实时处理需求；
- 大规模集群计算资源的管理和任务调度。
4.总体结构
Hadoop MapReduce由一个M(master)和R(slave/worker)组成，如下图所示。Master负责分配任务，记录执行进度；Slave负责处理任务，读取数据、执行计算、生成结果。Master和Slave之间通过网络通信，实现任务的分发、协作和监控。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-685092.html
其中，Map是将数据映射到一系列键值对上的过程，Reduce是根据文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-685092.html
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