简单描述MapReduce（mr是什么？）
概念
Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集。
MapReduce作业通常将输入数据集拆分为独立的块，这些任务由map任务以完全并行的方式进行处理。框架对map的输出进行排序，然后将其输入到reduce任务。
通常，作业的输入和输出都存储在文件系统中。该框架负责安排任务，监视任务并重新执行失败的任务。
MapReduce可以分成Map和Reduce两部分理解。
1.Map：映射过程，把一组数据按照某种Map函数映射成新的数据。
2.Reduce：归约过程，把若干组映射结果进行汇总并输出。
让我们来看一个实际应用的栗子，如何高效地统计出全国所有姓氏的人数？
统计出全国所有姓氏的人数流程图
我们可以利用MapReduce的思想，针对每个省的人口做并行映射，统计出若干个局部结果，再把这些局部结果进行整理和汇总：
1.Map：
以各个省为单位，多个线程并行读取不同省的人口数据，每一条记录生成一个Key-Value键值对。图中仅仅是简化了的数据。2.Shuffle
Shuffle这个概念在前文并未提及，它的中文意思是“洗牌”。Shuffle的过程是对数据映射的排序、分组、拷贝。
3.Reduce
执行之前分组的结果，并进行汇总和输出。
需要注意的是，这里描述的Shuffle只是抽象的概念，在实际执行过程中Shuffle被分成了两部分，一部分在Map任务中完成，一部分在Reduce任务中完成。
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