作为程序员的我们，肯定看到过“MapReduce”吧，那么什么是MapReduce呢？
我简单介绍一下：
引子
海量数据的处理是最大的难题，即便是现在计算机硬件日新月异，但个人计算机运算能力还是很有限的。
MapReduce 分布式计算、云计算
MapReduce是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。主要思想来源于函数式编程。
从词上理解，我们就知道MapReduce就分为两个步骤：一个Map，一个Reduce。
Map是什么？中文直译就是映射，Map就是把一个输入映射为一组全新的数据，而不去改变原始数据。Reduce，直译就是化简，就是把通过Map得到的一组数据经过某些方法归一成输出值。
简单理解，就是：Map是一个“分”的过程，它把海量数据分割成若干小块以分给若干处理器去处理，而Reduce是一个“合”的过程，它把各台处理器处理的结果进行汇总，然后操作成一个最终结果。
一个典型的MapReduce计算往往由几千台机器组成、处理以TB计算的数据。
例子：
- 计算一个大的文档集合中每个单词出现的次数
- 计算URL访问频率：Map函数处理日志中web页面请求的记录，然后输出(URL,1)。Reduce函数把相同URL的value值都累加起来，产生(URL,记录总数)结果。
MapReduce最成功的应用就是重写了Google网络搜索服务所使用到的index系统。
Hadoop
Hadoop是根据Google公司发表的MapReduce和Google文件系统的论文自行实现而成。
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