Hadoop中MapReduce作业的不带附加文件的输出

是指在MapReduce作业执行过程中，输出的结果不包含任何附加文件。

MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，它将作业分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，输入数据被分割成多个小块，并由多个Mapper并行处理。每个Mapper将输入数据转换为键值对的形式，并生成中间结果。在Reduce阶段，中间结果被合并和排序，并由多个Reducer并行处理。每个Reducer将中间结果进行聚合和计算，最终生成最终的输出结果。

在MapReduce作业中，输出结果通常会保存在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的指定目录中。不带附加文件的输出意味着输出结果只包含计算得到的数据，而不包含任何其他附加文件。

这种输出方式的优势在于简化了结果的处理和管理。由于不包含附加文件，输出结果更加清晰和易于解析。同时，不带附加文件的输出也减少了存储空间的占用，提高了计算效率。

在实际应用中，不带附加文件的输出适用于各种需要对大规模数据进行处理和分析的场景，例如数据挖掘、日志分析、机器学习等。通过使用Hadoop中的MapReduce作业，可以高效地处理和计算大规模数据，并生成清晰、可解析的输出结果。

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