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Hadoop MapReduce 是一个用于处理大规模数据集的分布式计算框架。它将大数据集分成小的数据块，并在集群中的多台服务器上并行处理这些数据块。以下是 Hadoop MapReduce 的全流程关键代码和服务器的详细说明。
首先，需要配置 Hadoop 环境并启动一个服务器集群。这包括在每台服务器上安装 Hadoop，并在核心配置文件中指定集群的节点信息。配置文件通常位于 Hadoop 安装目录的conf文件夹中。
接下来，需要编写 MapReduce 任务的代码。MapReduce 任务由两个主要组件组成：Mapper 和 Reducer。Mapper 负责将输入数据转换为键值对，并生成中间结果。Reducer 则负责对 Mapper 生成的中间结果进行合并和计算，并生成最终的输出结果。
下面是一个简单的示例，展示了如何编写一个 WordCount 的 MapReduce 任务：
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