开发者学堂课程【Hadoop 分布式计算框架 MapReduc： MapReduce 核心思想】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。

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MapReduce 核心思想

 

一、需求：

统计其中每一个单词出现的总次数（查询结果：a-p 一个文件，q-z 一个文件)

1）MapReduce 运算程序一般需要分成2个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段；

2）Map 阶段的并发 Map Task, 完全并行运行，互不相干；

3）Reduce 阶段的并发 Reduce Task，完全互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有 Map Task 并发实力的输出；

4）MapReduce 编程模型只能包含一个 Map 阶段和一个 Reduce 阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那么就只能多出一个 MapReduce 程序，串行运行。