大规模信息处理

MapReduce 4.0 是一种分布式计算框架，用于处理大规模数据集。其核心思想是将任务分解为多个小任务，并行处理后再合并结果。MapReduce 4.0 优化了资源管理、作业调度和数据存储等方面，提高了性能和可扩展性。

MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。它将任务分成两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，数据被分割成多个片段，每个片段由一个Map任务处理，生成键值对；Reduce阶段则汇总具有相同键的值，通常用于数据的最终输出。