MapReduce 是一種分布式計算框架，用于處理和生成大規模數據集。它將任務分為兩個主要階段：Map 階段和 Reduce 階段。開發人員可以使用存儲在 HDFS 中的數據，編寫 Hadoop 的 MapReduce 任務，從而實現并行處理1。

MapReduce 的工作原理

Map 階段： 輸入：Map 階段接收輸入數據，通常是鍵值對（key-value pairs）。 處理：Map 函數對輸入數據進行處理，生成中間結果。 輸出：Map 函數的輸出是新的鍵值對，這些中間結果將傳遞給 Reduce 階段。

Shuffle 階段： 分區：將 Map 階段的輸出數據進行分區，每個分區對應一個 Reduce 任務。 排序：對每個分區內的數據按鍵進行排序。 合并：將相同鍵的值合并在一起，準備傳遞給 Reduce 階段。

Reduce 階段： 輸入：Reduce 階段接收 Shuffle 階段處理后的數據。 處理：Reduce 函數對相同鍵的值進行合并計算，生成最終結果。 輸出：Reduce 函數的輸出是最終結果，通常存儲在 HDFS 中。