深入解析Hadoop核心引擎：MapReduce
MapReduce 简介
MapReduce是一种分布式计算模型，专门用于处理大规模数据集。它将计算任务分解成两个阶段：Map 和 Reduce。Map 阶段将输入数据处理成键值对，Reduce 阶段则对相同键的键值对进行汇总计算。
MapReduce 初学者案例解析
以经典的 WordCount 为例，代码展示了如何使用 MapReduce 计算文本中每个单词出现的次数。
MapReduce 优势
- 易于编程：开发者只需关注业务逻辑，无需处理分布式计算的细节。
- 可扩展性强：可轻松扩展至数千个节点，处理海量数据。
- 高容错性：自动处理节点故障，确保任务完成。
MapReduce 执行流程
深入剖析 MapReduce 作业的执行过程，包括输入分片、Map 阶段、Shuffle 阶段、Reduce 阶段和输出。代码示例展示了每个阶段的具体操作。
MapReduce 单元测试
介绍如何使用 MRUnit 进行 MapReduce 单元测试，确保代码质量。
高可用性 (HA) 架构与配置
探讨 Hadoop 高可用性架构的原理和配置方法，保障集群稳定运行。
推荐学习资料
- 《Hadoop 权威指南》
- 《MapReduce 设计模式》