MapReduce是一種編程模型，用于大規模數據集的并行運算。它將任務分為兩個階段：Map階段和Reduce階段。在Map階段，系統將輸入數據分成多個數據塊，然后并行處理這些數據塊；在Reduce階段，系統將Map階段的輸出進行合并，得到最終結果。

MapReduce架構：產品架構

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MapReduce是一種編程模型，用于大規模數據集（大于1TB）的并行運算，概念“Map（映射）”和“Reduce（歸約）”是它們的主要思想，因此它被命名為MapReduce，現實中，很多任務都可以用這種模型來表達。

EMapReduce (EMR) 產品架構

EMapRed（本文來源：WWW.kENgnIAO.cOM）uce（簡稱EMR）的產品架構可以細分為以下幾個部分：

社區開源產品

EMR集成了Apache社區的開源大數據組件，例如Hadoop、Hive和HBase，這些開源軟件隨著EMR版本的更新也會相應的升級，不過，已經創建好的EMR集群不支持組件升級。

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EMR開源優化

基于開源社區版本的組件，EMR增強了其性能和功能，Delta Lake相較開源版本增加了ZOrder和Data Skipping能力。

EMR自研能力

為了讓開源大數據組件和服務更好的運行在阿里云技術設施上，EMR自研了一些組件。

MapReduce流程

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MapReduce流程可以分為四個步驟，即input、mapper、reduce和output，數據讀取組件從hdfs中讀取文件，然后mapper根據讀取過來的數據進行數據映射，之后進行混洗，混洗主要進行分區、排序和合并，混洗好的數據交給Reduce步驟進行計算，Reduce計算好的數據經過TextOutputFormat和LineRecordWriter組件，輸出到對應OutPutPath中。

騰訊云彈性 MapReduce 產品邏輯架構

EMR主要由開源組件、騰訊云基礎設施和集群管理三部分構成，開源組件包括Apache社區的Hadoop、Hive、Spark、Hbase、Presto、Flink、Alluxio、Iceberg等幾十種豐富、前沿的開源大數據組件。

MapReduce的體系結構

MapReduce的體系結構主要由四個部分組成，分別是：Client、JobTracker、TaskTracker以及Task，Client負責提交作業，查看作業運行狀態；JobTracker監控資源、調度作業，監控所有的TT和Job的健康；TaskTracker向JT匯報資源使用情況和作業運行情況，接受JT的命令并執行；Task分為Map Task和Reduce Task兩種，均由TaskTracker啟動。

開源大數據開發平臺EMapReduce (EMR)

EMapReduce（簡稱EMR）是運行在阿里云平臺上的一種大數據處理系統解決方案，EMR基于開源的Apache Hadoop和Apache Spark，讓用戶可以方便地使用Hadoop和Spark生態系統中的其他周邊系統分析和處理數據。

相關問題與解答

問題1: EMR支持哪些開源組件？

答案： EMR集成了Apache社區的開源大數據組件，例如Hadoop、Hive和HBase等。

問題2: MapReduce的工作流程是怎樣的？

答案： MapReduce的工作流程主要包括數據讀取、映射（Mapping）、混洗（Shuffling）和歸約（Reducing）四個步驟。

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