数据处理流程

MapReduce案例：假设有一个大型文本文件，我们需要统计其中每个单词出现的次数。Map阶段，将文件拆分成多个小块，每块由一个map任务处理，输出单词及其计数。Reduce阶段，将所有map任务的输出合并，对相同的单词进行计数累加，得到最终结果。

MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。它分为两个阶段：Map阶段负责将任务分解成多个小任务，而Reduce阶段则将这些小任务的结果合并起来形成最终结果。

MapReduce的数据处理流程主要包括数据分割、映射处理、排序和合并、归约处理等步骤。在应用开发中，需要编写Mapper和Reducer函数，并进行配置和测试，以实现高效的并行计算。