MapReduce程序怎么实现

# MapReduce程序怎么实现

MapReduce是一种分布式计算框架，核心分为**Map**和**Reduce**两个阶段：

1. **Map阶段**  
   开发者需继承`Mapper`类并重写`map()`方法，输入键值对（如行号-文本），处理后输出中间键值对（如`<单词, 1>`）。数据会被自动分区分发到不同节点。

2. **Shuffle阶段**  
   框架自动对Map输出的键排序合并，将相同键的数据聚合到同一Reducer。

3. **Reduce阶段**  
   继承`Reducer`类实现`reduce()`方法，接收`<键, 值集合>`（如`<单词, [1,1]>`），进行汇总计算（如词频统计）。

示例流程：  
```java
// Mapper
public class WordCountMapper extends Mapper<...> {
  protected void map(...) {
    split words → emit(word, 1);
  }
}
// Reducer
public class WordCountReducer extends Reducer<...> {
  protected void reduce(...) {
    sum(values) → emit(word, total);
  }
}

通过Job类配置输入/输出路径并提交任务即可运行。需注意数据倾斜和资源分配优化。 “`