Hadoop MapReduce是什么？它的工作原理是什么？

MapReduce是Hadoop中用于大规模数据并行处理的编程模型和执行环境。它包含两个阶段:Map阶段和Reduce阶段。

MapReduce的工作原理是:

1. Map阶段:将输入的数据集拆分为独立的块,由Map任务并行处理。Map任务会生成一系列的键值对,作为Reduce阶段的输入。
2. Reduce阶段:Reducer任务并行处理Map阶段输出的键值对。Reducer会将具有相同键的所有值聚合,最终生成最终结果。
3. 分区与排序:MapReduce框架会在Map阶段和Reduce阶段之间自动排序和分区键值对数据。分区是指具有相同键的键值对被分到同一个Reduce中;排序是指具有相同键的键值对能够被同一个Reduce以键的顺序访问。

MapReduce工作流程如下:

1. 切分输入文件成为输入块,然后启动多个Map任务并行处理不同的输入块。
2. 每个Map任务读取一块输入数据,并生成一系列的中间键值对。
3. MapReduce框架将所有的中间键值对根据键进行分区和排序。
4. MapReduce框架将具有相同分区键的所有中间键值对提供给同一个Reduce任务。
5. 每个Reduce任务并行处理属于自己分区的所有中间键值对,并输出最终结果。
6. 当所有Map任务和Reduce任务完成之后,作业完成。

MapReduce通过将大规模数据集拆分为独立的块,由Map任务并行处理,并最终由Reduce任务进行汇总,实现了在大规模集群上进行数据并行分析与计算。它简单、易用,能自动实现容错和负载均衡。
MapReduce编程模型已经成为大规模数据处理的事实标准。