MapReduce 是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。它包括两个主要阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。在 Map 阶段，输入数据被分成多个小块，每块分别由一个 Map 任务处理。每个 Map 任务会输出一组键值对。Reduce 阶段会整合所有具有相同键的值，并输出最终结果。MapReduce 的输出文件通常是最终的处理结果，可以是单个文件或多个文件，取决于具体的实现和需求。
MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集，在MapReduce中，输出文件是任务执行的结果，通常包含两个部分：Map阶段的输出和Reduce阶段的输出。
（图片来源网络，侵删）
Map阶段的输出
Map阶段的任务是将输入数据分割成多个独立的块，并对每个块进行处理，每个Map任务的输出是一个键值对（keyvalue pair），键通常是输入数据的某个属性或特征，值是与该键相关的数据。
假设我们有一个文本文件，内容如下：
apple 1 banana 2 apple 3 orange 4 banana 5
我们可以使用MapReduce来计算每种水果的数量，Map阶段的输出可能是这样的：
| Key | Value |
| apple | 1 |
| banana | 2 |
| apple | 3 |
| orange | 4 |
| banana | 5 |
Reduce阶段的输出
Reduce阶段的任务是对Map阶段的输出进行汇总和处理，它接收所有具有相同键的值，并将它们组合成一个单一的结果，在这个例子中，我们希望计算每种水果的总数量。
Reduce阶段的输出可能是这样的：
（图片来源网络，侵删）
| Key | Value |
| apple | 4 |
| banana | 7 |
| orange | 4 |
MapReduce的输出文件包含了Map阶段和Reduce阶段的输出结果，Map阶段的输出是键值对的形式，而Reduce阶段的输出是对相同键的值进行汇总后的结果，这些输出文件通常存储在分布式文件系统中，以便后续处理和分析。
（图片来源网络，侵删）
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