为什么Hadoop MapReduce会在迭代算法的每次迭代中执行磁盘读写？

Hadoop MapReduce在迭代算法的每次迭代中执行磁盘读写的原因是为了实现数据的持久化和容错性。

迭代算法通常需要多次迭代处理大规模数据集，而Hadoop MapReduce是一种分布式计算框架，它将数据划分为多个块并分发到不同的计算节点上进行并行处理。在每次迭代中，MapReduce需要将数据从磁盘读取到内存中进行计算，并将计算结果写回磁盘以供下一次迭代使用。

执行磁盘读写的主要目的是为了数据的持久化。由于迭代算法可能需要多次迭代处理数据，将数据写入磁盘可以确保数据在迭代过程中不会丢失。同时，将计算结果写回磁盘也可以避免内存溢出的问题，因为大规模数据集可能无法完全加载到内存中进行计算。

此外，执行磁盘读写还可以提供容错性。在分布式计算环境中，计算节点可能会发生故障或网络中断等问题，导致计算中断。通过将数据写入磁盘，即使某个计算节点发生故障，数据仍然可以从磁盘中恢复，并在其他可用节点上继续进行计算，从而保证了计算的可靠性和容错性。

总结起来，Hadoop MapReduce在迭代算法的每次迭代中执行磁盘读写是为了实现数据的持久化和容错性，确保大规模数据集的处理过程中数据不丢失，并能够在计算节点故障时进行恢复和继续计算。