分布式计算系统（一种编程模型）
Create a MapReduce application.
创建MapReduce应用程序。
MapReduce for complex aggregation.
针对复杂聚合的mapreduce。
MapReduce is inspired by these concepts.
MapReduce是受到这些概念的启发而产生的一个模型。
Next, request the MapReduce job for grep.
接下来，请求用于执行 grep 的 MapReduce 作业。
The MapReduce programming mode was developed at Google.
MapReduce 编程模式是在 Google 开发出来的。
MapReduce是一种由Google提出的分布式计算编程模型，主要用于大规模数据集的并行处理。其核心思想是将复杂任务拆分为两个阶段："Map（映射）"和"Reduce（归约）"，通过自动化的任务分配与结果整合机制实现高效计算。
Map阶段
输入数据被分割为多个独立的数据块，通过Map函数生成中间键值对。例如在处理网页文本时，Map函数可提取每个单词作为键，出现次数作为值。
Shuffle阶段
系统自动将相同键的中间结果归类传输到同一计算节点，这个过程由框架自动完成，无需开发者干预。
Reduce阶段
对归类后的数据进行聚合运算，例如将单词的中间计数结果汇总为总词频统计，最终输出处理结果。
该模型在Apache Hadoop等开源框架中实现广泛落地，成为大数据生态系统的基石技术之一。其设计思想被收录于计算机学科经典教材《大规模分布式系统设计原理》。
MapReduce 是一种用于大规模数据处理的编程模型和计算框架，由 Google 在 2004 年提出，主要用于分布式系统上并行处理海量数据。其核心思想是将复杂任务分解为两个阶段：Map（映射）和Reduce（归约），通过分而治之的方式实现高效计算。
Map 阶段
输入数据被分割成多个独立的小块，每个块由不同的计算节点处理。
Map 函数将输入键值对（如文本中的单词）转换为中间键值对（如 <单词, 1>），为后续聚合做准备。
Shuffle & Sort 阶段
系统自动将中间结果按键（如单词）分组并排序，确保相同键的数据发送到同一个 Reduce 节点。
Reduce 阶段
Reduce 函数接收已分组的中间结果（如 <单词, [1,1,...]>），进行汇总计算（如累加词频），生成最终结果（如 <单词, 总次数>）。
MapReduce 适合批处理任务，但存在延迟高、中间数据写入磁盘慢等问题。对于实时计算需求，可考虑Spark（基于内存计算）或Flink（流处理优化）。
如果需要进一步了解具体实现（如 Hadoop 中的 MapReduce 框架），可参考分布式系统相关教材或技术文档。
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