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本文深入探讨MapReduce，一种分布式计算模型，适用于大规模数据处理。通过词频统计和气象数据分析示例阐述其工作原理，包括map和reduce函数的定义。接着介绍MapReduce的架构，包括任务调度、容灾策略和网络优化，强调其易于编程、良好扩展性和容灾能力，但也指出其不适用于实时计算和流式处理的特点。
MapReduce是一个抽象的分布式计算模型，主要对键值对进行运算处理。用户需要提供两个自定义函数：
- map：用于接受输入，并生成中间键值对。
- reduce：接受map输出的中间键值对集合，进行sorting后进行合并和数据规模的缩减，并进行期望信息的提取。
用户通过map和reduce函数声明键值对的处理方式，而调度，并行计算和容灾等底层问题则是对用户透明的。
1、示例
1.1 词频统计
在这个案例中，目标是将文本作为输入，将其中的单词出现频率进行统计。 此时，map和reduce的伪代码如下：
map(String key, String value):
// key: document name
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