作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介MapReduce是一个分布式计算模型，用于对大规模数据集进行并行运算。MapReduce最早起源于Google公司的论文。它由 、 、 、 和 在2004年发明，在Google搜索引擎上被广泛应用。 Google用MapReduce来处理日志文件。日志文件通常很大，如果不进行预处理，单台计算机处理起来非常耗时。因此，Google把日志文件切割成较小的分片，并将每个分片分配到不同机器上的多个处理器上运行MapReduce任务。这样就可以并行地处理多个分片，加快处理速度。同时，由于每个分片都可以并行处理，所以还可以在处理过程中减少网络传输时间，提高处理效率。 MapReduce是一种编程模型，其设计目标是在多台计算机上并行处理海量的数据集。MapReduce主要包括三个过程：Map、Shuffle和Reduce。其中，Map负责对输入数据进行映射，生成中间结果；Shuffle负责将中间结果集中的记录进行排序，并最终输出给Reduce函数。Reduce函数则对中间结果进行汇总。 MapReduce的特点如下： 1.自动分区：MapReduce框架会根据数据的大小和数量自动划分为若干个分区（Partition）。每个分区中存储的是特定范围内的数据，不同的分区之间互相独立。用户不需要考虑数据的划分，只需要指定MapReduce要执行哪些Job，框架就会自动进行数据的划分和管理。 MapReduce是一个分布式计算模型，用于对大规模数据集
