MapReduce设计模式与最佳实践：MapReduce设计模式及最佳实践

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

MapReduce简介

MapReduce是Google提出的一个并行计算模型和编程框架，旨在处理大数据量的海量计算任务。其全称“映射(mapping)”和“归约(reducing)”，即将大数据集分解为多个小数据集，并且对每个小数据集进行处理，最后再汇总得到结果。该模型高度抽象化了数据的存储、分布、处理过程，极大地提高了系统的可扩展性和灵活性。目前已经成为开源框架Apache Hadoop的一部分。

为什么要学习MapReduce？

学习MapReduce可以让我们掌握一门新的并行计算技术，也能更好地理解大数据领域的关键问题——如何将大规模的数据集分割成更小的数据集，如何高效地对这些数据集进行处理，最后合并计算得到最终结果。同时，学习MapReduce还能帮助我们解决实际生产中的实际问题，包括流式数据处理、机器学习等。

本系列教程的主要内容

本系列教程分为两大部分，第一部分为《MapReduce设计模式》，主要介绍MapReduce的相关理论知识；第二部分为《MapReduce实战》，则通过实战例子，展示MapReduce的实际应用。本书采用面向对象的编程方式进行MapReduce编程实践，并结合