在Python中,MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和算法。它将数据处理任务分为两个阶段:Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段,输入数据集被切分成若干个小的数据块,然后由多个并行的Map任务对这些数据块进行处理。每个Map任务将输入数据块映射为(key, value)对,其中key是一个标识符,value是与该标识符相关联的数据。
在Reduce阶段,所有的Map任务的输出被合并,并按照key进行分组。然后,多个并行的Reduce任务对每个分组进行处理,生成最终的结果。
MapReduce的优势在于它能够高效地处理大规模数据集,通过并行化和分布式计算,提高了数据处理的速度和效率。它适用于各种数据处理任务,如数据清洗、数据分析、搜索引擎索引构建等。
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