本文深入探讨了MapReduce在大数据处理中的应用，详细解析了MapReduce的编程模型，包括Map阶段（InputFormat、Mapper、Combiner、Partitioner）和Reduce阶段（Reducer、OutputFormat）。此外，还介绍了MapReduce的内部逻辑、2.0架构以及数据本地性和推测执行机制，展示了其在数据统计、搜索引擎索引构建和各种算法实现等场景中的广泛应用。
MapReduce适合PB级以上海量数据的离线处理
MapReduce不擅长什么
MapReduce编程模型
实时计算
像MySQL一样，在毫秒级或者秒级内返回结果
流式计算
MapReduce的输入数据集是静态的，不能动态变化
MapReduce自身的设计特点决定了数据源必须是静态的
DAG计算
多个应用程序存在依赖关系，后一个应用程序的输入为前一个的输出
MapReduce将作业job的整个运行过程分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段
Map阶段由一定数量的
Map Task组成
输入数据格式解析：
InputFormat
输入数据处理：
Mapper
数据分组：
Partitioner
Reduce阶段由一定数量的
Reduce Task组成
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