madreduce原理
MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，其核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集上。
MapReduce的基本概念包括三层含义：
1. MapReduce是一个基于集的高性能并行计算平台，允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集。
2. MapReduce是一个并行计算与运行软件框架，能自动完成计算任务的并行化处理，自动划分计算数据和计算任务，在集节点上自动分配和执行任务以及收集计算结果，将数据分布存储、数据通信、容错处理等并行计算涉及到的很多系统底层的复杂细节交由系统负责处理，大大减少了软件开发人员的负担。
3. MapReduce是一个编程模型，用于处理和生成大数据集。它将复杂的、运行于大规模集上的并行计算过程高度抽象到了两个函数：Map和Reduce。
并行计算框架MapReduce的执行过程包括三个主要阶段：Map阶段、Shuffle阶段和Reduce阶段。在Map阶段，输入的数据被切分成一系列的键值对（KV对），然后传给用户定义的Map函数进行处理。在Shuffle阶段，Map阶段产生的中间结果会被合并和排序，然后根据键值分区和排序后写入磁盘。在Reduce阶段，根据分区号将中间结果分配给对应的Reduce任务，Reduce任务读取相应分区的数据，然后进行合并以产生最终的输出结果。
MapReduce的主要优势在于它将分布式计算的复杂性抽象化，使得开发人员可以专注于业务逻辑的开发，而不需要深入了解分布式系统的细节。同时，MapReduce还可以自动进行负载均衡、容错处理等操作，使得分布式计算的效率更高、可靠性更高。

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