自定义Writable

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（映射）和Reduce（归约）。在Map阶段，输入数据被分成多个块，每个块由一个map任务处理，生成一组中间键值对。这些中间键值对根据键进行排序和分组，以便在Reduce阶段进行处理。在Reduce阶段，每个reduce任务处理一个键及其关联的值列表，生成最终的输出结果。，，MapReduce应用开发通常涉及以下几个步骤：，，1. 定义输入数据：确定要处理的数据源，如文本文件、数据库等。，2. 编写Map函数：实现map()方法，接收输入数据并生成中间键值对。，3. 编写Reduce函数：实现reduce()方法，接收中间键值对并生成最终输出结果。，4. 配置作业：设置作业的配置参数，如输入输出路径、作业名称等。，5. 提交作业：将作业提交给Hadoop集群执行。，6. 监控作业：跟踪作业的执行进度和状态，确保作业顺利完成。，，在实际应用中，开发者可以使用Hadoop提供的API来编写MapReduce程序，或者使用其他支持MapReduce模型的框架，如Apache Spark。