MapReduce基础概念

MapReduce是Google提出的一个分布式计算模型，用于解决大规模数据集的问题。它通过将任务分解为多个小的、独立的任务，并在大量计算资源上并行执行，以此来提高效率和速度。MapReduce主要由两个阶段组成：映射（Map）和归约（Reduce）。映射阶段负责将输入数据转换为键值对，而归约阶段则负责根据键对相似的值进行聚合。

Map函数

Map函数接收一系列的输入记录，并产生零或多个输出记录。这是一个用户定义的函数，它可以包含复杂的逻辑，比如文本分析、机器学习算法等。在实际应用中，Map函数通常用于过滤、排序和格式化数据，使其适合后续处理。

Shuffle过程

在完成所有Mapper之后，会有一个称为Shuffle的过程发生，这涉及到重新组织信息以便于最终输出。在这个过程中，每个Mapper都会生成大量的key-value对，然后这些对会被发送到同一组Reducer之前进行分区。这一步骤至关重要，因为它确保了所有拥有相同键值对的value都被送往同一个Reducer，从而保证了减少操作时能够正确地进行聚类。

Combine操作

Combine操作是在Shuffle与Sort之间执行的一个优化步骤，其目的是减少传输量并加速整个系统。它不影响最终结果，但可以显著降低网络负载。当Combine选项开启时，如果某个键出现频率较高，那么可能就不会把所有相同密钥上的value全部发送给Reducer，而是让每台节点直接做部分聚类工作。

** Reduce函数及其作用**

Reduce函数接收来自各自 Mapper 的部分结果，并将它们组合起来以产生最终结果。这个阶段通常用来总结或者汇总之前所获得的一些统计信息或特征。如果需要的话，可以通过配置参数设置多次调用 reducer，以进一步细化结果。此外，为了提高性能，还可以使用Combiner替代部分reduce功能，将reduce前的部分工作交由map端完成，从而减轻最后reduce环节带来的压力。