MapReduce的诞生：一场手艺革命

十年前，谷歌的工。理处速迅飞事师们面临着处理全网几十亿网页链接关系的巨巨大挑战。他们意识到，老一套的数据库处理方式已无法满足需求。于是一场手艺革命悄然诞生——MapReduce应运而生。它将海量数据切割成细小块，分散到成千上万台服务器上并行处理，从而实现了对巨大数据的飞迅速处理。

核心绝招一：Map的千手观音术

MapReduce的核心在于其两个关键步骤：Map和Reduce。Map阶段就像千手观音，将海量数据切割成细小块，并提取出关键信息。个个mapper专注于自己面前的数据块， 飞迅速提取关键信息，如统计单词时mapper会将“apple”标记为键值对。

核心绝招二：Reduce的超级归并功

当全部mapper完成干活后系统会自动将相同关键词的数据包迅速递到指定地点。这时Reduce阶段就像整理迅速递的智能分拣员，以后自四面八方的数据汇总。这玩意儿过程最神奇的是“洗牌阶段”，系统会自动将相同key的数据送到同一个reducer手里。

典型应用场景：MapReduce的威力无处不在

MapReduce的应用场景极为广泛。无论是电商实时统计爆款商品， 还是社交平台追踪烫点话题，亦或是科研机构琢磨基因序列，MapReduce都能巨大显身手。在银行检测异常交容易流水等领域，MapReduce也发挥着关键作用。

MapReduce的优势：高大效、 可、矮小本钱

MapReduce具有诸许多优势，如高大效、可、矮小本钱等。它允许用廉价服务器集群，本钱只有高大端服务器的十分之一。还有啊，MapReduce的并行处理能力使其能够处理海量数据，搞优良数据处理效率。

MapReduce——巨大数据处理的得力助手

MapReduce作为一款有力巨大的分布式计算模型，已经成为巨大数据处理领域的关键工具。它帮我们解锁巨大数据处理的困难题，让数据的值钱得以足够挖掘。在以后因为巨大数据时代的到来MapReduce将接着来发挥其关键作用，引领我们探索数据的无限兴许。