MapReduce框架由什么组成

MapReduce框架由以下组件组成：

1. Map函数（映射函数）：将输入数据分割成小的数据块，并对每个数据块应用映射函数，生成一系列键-值对。

2. Reduce函数（归约函数）：将映射函数生成的键-值对进行归约操作，得到最终的结果。

3. 分布式文件系统（HDFS）：用于存储输入数据和输出结果。

4. JobTracker（作业跟踪器）：负责管理整个作业的执行。它负责分配任务给可用的节点，并跟踪任务的执行状态。

5. TaskTracker（任务跟踪器）：负责执行具体的任务。它接收来自JobTracker的任务分配，执行任务并向JobTracker报告任务执行状态。

6. Master节点：负责管理整个MapReduce作业的执行流程，包括任务的调度和监控。

7. Worker节点：负责执行具体的Mapper和Reducer任务。

8. Shuffle过程：在Map阶段结束后，将Mapper的输出结果按照键进行排序，并将相同键的结果分发给同一个Reducer。

9. Combiner函数：可选的中间归约函数，用于在Map阶段的输出结果进行局部归约，以减少数据传输量。

10. Partitioner函数：将Mapper的输出结果根据键的哈希值分发给对应的Reducer。

以上组件共同构成了MapReduce框架，实现了并行处理大规模数据集的能力。