目錄

1 什么是MapReduce？

2 MapReduce的核心特點

2.1 分布式處理

2.2 容錯機制

3 MapReduce的完整工作流程

4 MapReduce的優缺點分析

4.1 優勢

4.2 局限性

5 MapReduce典型應用場景

5.1 適用場景

5.2 不適用場景

6 MapReduce與其他技術的對比

7 總結

1 什么是MapReduce？

MapReduce是一種用于大規模數據集（大于1TB）并行運算的編程模型，由Google在2004年提出，主要用于解決海量數據的分布式計算問題。它將復雜的、運行于大規模集群上的并行計算過程高度抽象為兩個函數：Map和Reduce。

2 MapReduce的核心特點

2.1 分布式處理

2.2 容錯機制

3 MapReduce的完整工作流程

4 MapReduce的優缺點分析

4.1 優勢

4.2 局限性

• 不適合低延遲場景：批處理模型導致較高延遲

• 中間結果寫磁盤：Shuffle階段產生大量I/O開銷
• 表達能力有限：復雜算法難以用MapReduce表達
• 資源利用率低：Map和Reduce階段資源無法動態調整

5 MapReduce典型應用場景

5.1 適用場景

5.2 不適用場景

6 MapReduce與其他技術的對比

7 總結

MapReduce作為大數據處理的基石技術，雖然在某些場景下已被更先進的計算框架取代，但其設計思想和編程模型仍然深刻影響著大數據生態系統。理解MapReduce的原理和特點，對于學習后續的大數據技術如Spark、Flink等具有重要意義。