地图遍历reduce的简写

是MapReduce。MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型。它将数据处理任务分解为Map和Reduce两个阶段，以实现并行处理和分布式计算。

在Map阶段，数据集被划分为多个片段，并由多个Mapper并行处理。每个Mapper将输入数据片段映射为<key, value>键值对。通常，Mapper可以执行一些简单的计算或过滤操作。

在Reduce阶段，根据相同的键将Mapper的输出进行分组，然后由多个Reducer并行处理每个键的值列表。Reducer执行聚合操作，产生最终的输出结果。

MapReduce具有以下优势：

可扩展性：MapReduce可在大规模集群上运行，以处理海量数据。
容错性：当某个Mapper或Reducer失败时，MapReduce会自动重新执行失败的任务，保证任务的可靠性。
并行处理：MapReduce将数据划分为多个片段并行处理，大大提高了处理速度。
灵活性：开发人员可以根据实际需求编写自定义的Map和Reduce函数，适应不同的数据处理任务。

MapReduce适用于大规模数据处理、日志分析、搜索引擎索引构建等场景。

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