MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型，广泛应用于分布式系统中。它的核心思想是将任务分解为两个阶段：`Map（映射）`和`Reduce（归约）`。下面简单介绍其执行流程👇：

第一步是`输入分片` 📁，即将海量数据划分为多个小块，每个小块由一个`Mapper`进程处理。在`Mapper`阶段，数据被解析成键值对形式 `` 并进行初步计算，生成中间结果。例如，在统计单词频率时，每个单词都会被标记为 ``。

第二步是`Shuffle&Sort` 🔄，系统会自动将相同键的值聚合在一起，并按键排序。这一步骤确保了后续的`Reducer`能够高效工作。

最后进入`Reducer`阶段 ⚙️，负责接收来自`Mapper`的中间数据，进一步汇总和计算，最终输出最终结果。例如，将所有 `` 转换为 ``。

通过这种分工协作的方式，MapReduce能够在分布式环境中高效完成复杂的数据处理任务！👏🎉