Hadoop中MapReduce的原理

Hadoop中的MapReduce是一个使用简易的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的式并 行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(job)通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由map任务(task)以完全并行的方式处理它们。框架会对map的输出先进行排序,然后把结果输入给reduce任务。通常作业的输入和输出都会被存
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