大数据 MapReduce 的执行机制

MapReduce 是一种用于处理大规模数据集的编程模型和执行框架。它将任务分解为两个主要阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段，并通过并行化的方式在分布式系统中执行。本文将详细介绍 MapReduce 的执行机制，并提供相应的源代码示例。

1. Map 阶段：
   在 Map 阶段，输入数据被切分成多个数据块，并由并行运行的 Map 函数进行处理。每个 Map 函数将输入数据块中的每个元素转换为一系列键值对（key-value pairs）。这些键值对被称为中间结果。

   源代码示例：

   def map_function(data):
       result = []
       for element