MapReduce -使用hadoop配置对象读入文本文件

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和算法。它是由Google提出并应用于其分布式计算框架中，后来被Apache Hadoop采纳并成为其核心组件之一。

MapReduce的工作流程包括两个阶段：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Map任务并行处理。每个Map任务将输入数据映射为键值对，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Reduce任务并行处理。每个Reduce任务将相同键的值进行聚合和计算，生成最终的输出结果。

MapReduce的优势在于其可扩展性和容错性。它可以处理大规模数据集，并且能够自动处理节点故障和数据丢失等问题。此外，MapReduce还具有简单易用的编程模型，使得开发人员可以方便地进行并行计算。

MapReduce广泛应用于大数据处理、数据挖掘、机器学习等领域。例如，在大数据处理中，MapReduce可以用于数据清洗、数据转换、数据聚合等操作。在机器学习中，MapReduce可以用于分布式训练和预测模型。

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