简述mapreduce计算过程
    mapreduce是一种用来实现高度可扩展的分布式计算框架。mapreduce的计算过程大致可以分为map阶段和reduce阶段，下面分别介绍这两个阶段的计算过程。
    map阶段：
    1、用户提交一个由map处理程序和reduce处理程序组成的程序，它们针对特定的查询目标；
    2、mapreduce框架将用户提交的代码发送给集中的各个节点，每个节点上的代码都是完全一样的；
    3、集中的节点上分别启动map任务，map任务会把数据划分为若干个小块，然后把每个小块的数据都传递给map任务；
    4、map任务根据用户提供的数据处理程序，对每个块的数据进行处理，形成一个中间结果；
    5、map处理结果在每个节点之间进行汇总，形成map输出结果；
    reduce阶段：
    1、接着上面的map处理结果，用户提交的reduce处理程序会把多个节点上的map任务的结果进行合并；
mapreduce是什么意思
    2、reduce任务会根据用户提交的reduce程序，对合并后的map任务处理结果进行处理，形成最终的输出结果；
    3、最终的输出结果会被存储到指定的目标；
    4、输出结果的格式也由用户指定。
    通过map和reduce这两个阶段，可以实现复杂的分布式计算任务，从而实现数据的计算、分类和汇总，从而提高计算能力。

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