面经：MapReduce编程模型与优化策略详解
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原文中文，约3900字，阅读约需10分钟。
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内容提要
MapReduce是一种分布式计算模型，分为Map阶段和Reduce阶段。在面试中，需要了解MapReduce的基本原理、Hadoop MapReduce API的使用、优化策略以及应用场景和扩展。文章提供了一个WordCount的代码示例。
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关键要点
- MapReduce是一种分布式计算模型，分为Map阶段和Reduce阶段。
- 面试中常关注的主题包括MapReduce基本原理、Hadoop MapReduce API、优化策略及应用场景。
- Map阶段将输入数据切分为独立分片，由Mapper处理并生成中间键值对。
- Reduce阶段收集、排序相同键的键值对，由Reducer进行聚合计算，输出最终结果。
- 编写Map、Reduce函数时需实现Mapper、Reducer接口，并通过Job对象设置关键组件。
- 优化MapReduce性能的策略包括选择合适的分区策略、使用Combiner、选择高效序列化方式、避免数据倾斜和合理设置并行度。
- MapReduce广泛应用于日志分析、数据挖掘和机器学习等领域，扩展框架如Spark、Tez提升了数据处理效率。
- 深入理解MapReduce编程模型与优化策略有助于面试和实际工作中的大规模数据处理。
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