分布式計算系統（一種編程模型）
Create a MapReduce application.
創建MapReduce應用程式。
MapReduce for complex aggregation.
針對複雜聚合的mapreduce。
MapReduce is inspired by these concepts.
MapReduce是受到這些概念的啟發而産生的一個模型。
Next, request the MapReduce job for grep.
接下來，請求用于執行 grep 的 MapReduce 作業。
The MapReduce programming mode was developed at Google.
MapReduce 編程模式是在 Google 開發出來的。
MapReduce是一種由Google提出的分布式計算編程模型，主要用于大規模數據集的并行處理。其核心思想是将複雜任務拆分為兩個階段："Map（映射）"和"Reduce（歸約）"，通過自動化的任務分配與結果整合機制實現高效計算。
Map階段
輸入數據被分割為多個獨立的數據塊，通過Map函數生成中間鍵值對。例如在處理網頁文本時，Map函數可提取每個單詞作為鍵，出現次數作為值。
Shuffle階段
系統自動将相同鍵的中間結果歸類傳輸到同一計算節點，這個過程由框架自動完成，無需開發者幹預。
Reduce階段
對歸類後的數據進行聚合運算，例如将單詞的中間計數結果彙總為總詞頻統計，最終輸出處理結果。
該模型在Apache Hadoop等開源框架中實現廣泛落地，成為大數據生态系統的基石技術之一。其設計思想被收錄于計算機學科經典教材《大規模分布式系統設計原理》。
MapReduce 是一種用于大規模數據處理的編程模型和計算框架，由 Google 在 2004 年提出，主要用于分布式系統上并行處理海量數據。其核心思想是将複雜任務分解為兩個階段：Map（映射）和Reduce（歸約），通過分而治之的方式實現高效計算。
Map 階段
輸入數據被分割成多個獨立的小塊，每個塊由不同的計算節點處理。
Map 函數将輸入鍵值對（如文本中的單詞）轉換為中間鍵值對（如 <單詞, 1>），為後續聚合做準備。
Shuffle & Sort 階段
系統自動将中間結果按鍵（如單詞）分組并排序，确保相同鍵的數據發送到同一個 Reduce 節點。
Reduce 階段
Reduce 函數接收已分組的中間結果（如 <單詞, [1,1,...]>），進行彙總計算（如累加詞頻），生成最終結果（如 <單詞, 總次數>）。
MapReduce 適合批處理任務，但存在延遲高、中間數據寫入磁盤慢等問題。對于實時計算需求，可考慮Spark（基于内存計算）或Flink（流處理優化）。
如果需要進一步了解具體實現（如 Hadoop 中的 MapReduce 框架），可參考分布式系統相關教材或技術文檔。
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