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MapReduce MapReduce 与分布式文件系统 MapReduce 就像分布在上千台机器上的 Unix 工具。 MapReduce 作业通常不会修改输入，除了输出外没有任何副作用。 MapReduce 作业在分布式文件系统上读写。（Unix 工具 stdin、stdout），如 HDFS（Hadoop Distributed File System)等（GlusterFS、QFS、Amazon S3、Azure Blob 和 OpenStack Swift）。 MapReduce 作业执行 MapReduce 是一个编程框架，可以使用它编写代码处理 HDFS 等分布式文件系统中的大型数据集。 要创建 MapReduce 作业需要实现两个回调函数： mapper 和 reducer （另请参阅 MapReduce 查询）: Mapper: 每个输入记录都会调用一次，从输入记录提取任意数量的关键字和值（可以为空），不保留任何状态，可以独立处理。 Reducer: MapReduce 框架使用 Mapper 生成的键值对，收集同一个关键字的所有值，并使用迭代器调用 reducer 以使用该值的集合。 Reducer 可以生成输出记录。 MapReduce 分布式执行 参见 Hadoop 的 MapReduce 的分布式执行。 MapReduce 工作流 将 MapReduce 作业链接到工作流是非常普遍的，作业的输出作为下一个作业的输入。通过目录名隐式的完成： 第一个作业必须配置将其输出写入 HDFS 中指定目录； 第二个作业必须配置读取相同的目录名作为输入。 目前已经开发了处理依赖管理的 MapReduce 工作流调度器。 Reduce 端的 join 与分组 批处理的背景下讨论 join，主要解决数据集内存在关联的所有事件。 假设 join 两张表：用户和活动事件。...