本文主要是介绍【Hadoop|MapReduce篇】MapReduce概述，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1. MapReduce定义
MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。
MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。
2. MapReduce优缺点
2.1 优点
- MapReduce易于编程
它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到大量廉价的机器上运行，也就是说你写一个分布式程序，跟写一个简单的串行程序是一模一样的。
- 良好扩展性
可以动态增加服务器，解决计算资源不够的问题。
- 高容错性
任何一台机器挂掉，可以将任务转移到其他节点。
- 适合海量数据计算
几千台服务器共同计算。
2.2 缺点
- 不擅长实时计算。
- 不擅长流式计算。
- 不擅长DAG有向无环图计算。
3. MapReduce核心编程思想
4. MapReduce进程
一个完整的MapReduce程序在分布式运行时有三类实例进程。
- MrAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调。
- MapTask：负责Map阶段的整个数据处理流程。
- ReduceTask：负责Reduce阶段的整个数据处理流程。
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