MapReduce核心编程思想，如图4-1所示。
图4-1 MapReduce核心编程思想
1）分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。
2）第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干。
3）第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。
4）MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个MapReduce程序，串行运行。
总结：分析WordCount数据流走向深入理解MapReduce核心思想。
想要了解跟多关于大数据培训课程内容欢迎关注尚硅谷大数据培训，尚硅谷除了这些技术文章外还有免费的高质量大数据培训课程视频供广大学员下载学习
上一篇: 大数据培训Hadoop课程之MapReduce概述
下一篇: 成为程序员 1024程序员节，尚硅谷教育价值10w+的教程免费送！
