在大规模的数据当中，需要分发任务，需要进行分布式的并行编程。Hadoop这样一种开源的大数据分析平台。

Map阶段

Reduce阶段：相同的键把它聚集到一起之后，然后通过Reduce方式把相同的键聚集的元素进行某种运算。比如说累加运算，比如说累乘运算。

两个步骤：一、输入数据，一行一行；二、产生键值对。三、对键值对进行运算。

实际例子当中键值对是什么样子呢?

假设有一个非常大的文件，这个文件无法存到内存，用户想知道这个文件当中每个单词出现的次数。

像这种运算非常适合用Map-reduce方式来完成。

类似的问题：统计popular urls，统计哪些url被用户点击的次数越多。

Map-reduce的一个过程：

主要是顺序的去读取数据，

使用MapReduce：

中间的Group阶段由Hadoop自己来完成。

注意：Map它是分发数据，所以Map的个数一般来说是远远大于reduce的个数。

刚才直接从Map到了Reduce，实际上如果学过循环，学过这种语句的嵌套，实际上在Map里面可以做一定的Reduce，在Map和Reduce里面可以相互地进行嵌套。

再看一个例子：Naturl Join，对两个表进行自然连接。

进行自然连接使用Map-reduce怎么做呢？假设进行自然连接的两张表都非常大，无法存到内存当中。我们逐行读取数据，读到一个a1，b1，我们怎么存成key-value呢？key是什么呢？我们是用什么来实现表的连接呢？我们是用b值相同来实现表的连接，用b这一列来作为我们的key。value就是剩下的列。如果写成b1是key，value是a1，这个a1来自于哪里我也必须存在value里面。

最终形成：key是相同的列的名字，value是剩下的列和表的名字。

所以这种问题非常适合Map-reduce操作，逐行顺序读入，产生键值对，将相同的键值所在的元素进行连接操作，形成最终的自然连接的结果。

参考以下网址的内容：

第五章 大数据平台与技术第11讲 MapReduce编程