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MapReduce是Google提出的一种分布式计算框架，专门用于处理海量数据。传统的单机处理方式面临数据量过大、处理时间过长、单点故障等挑战。MapReduce采用分而治之的思想，将大数据分割成小块，分配给多台机器并行处理，大大提高了处理效率和系统可靠性。
MapReduce的第一步是数据输入与分割。系统首先读取原始的大数据文件，然后将其分割成多个较小的数据块。每个数据块的大小通常为64MB到128MB。以词频统计为例，原始文本"hello world hello"被分割成两个数据块："hello world"和"hello"。这样的分割使得每个数据块都可以被不同的处理节点独立并行处理。
Map阶段是MapReduce的核心处理步骤。每个Mapper节点接收一个数据块，并对其中的数据进行逐个处理。在词频统计的例子中，Mapper1接收"hello world"，将其分解为单词，每个单词生成一个键值对：hello对应1，world对应1。同时，Mapper2处理"hello"，生成键值对hello对应1。所有Mapper并行工作，将原始数据转换为统一格式的键值对。
Shuffle阶段是MapReduce中的关键步骤，负责重新组织Map阶段的输出数据。系统收集所有Mapper产生的键值对，然后按照键进行分组和排序。在我们的例子中，所有hello键对应的值被分组在一起，形成hello: [1,1]，发送给Reducer1；而world键对应的值形成world: [1]，发送给Reducer2。这个过程确保了相同键的所有值都会被同一个Reducer处理。
Reduce阶段是MapReduce的最后处理步骤。每个Reducer接收按键分组的数据，执行聚合计算。Reducer1接收hello键的所有值[1,1]，计算总和得到2；Reducer2接收world键的值[1]，结果为1。最终输出为hello出现2次，world出现1次。MapReduce通过分而治之的思想，将复杂的大数据处理任务分解为简单的并行操作，实现了高效的分布式计算。这种模式广泛应用于搜索引擎、数据挖掘、机器学习等领域。