1. MapReduce简介

MapReduce是一种分布式计算模型，最初由Google提出，用于处理大规模数据集的并行运算。它将任务分解为两个主要阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。在华为云生态中，结合弹性云服务器（ECS）和MapReduce服务（MRS），用户可以高效实现大数据处理。

核心优势：

• 分布式计算： 自动将任务分配到多台华为云ECS节点
• 高容错性： 华为云MRS服务保障任务失败自动重试
• 可扩展性： 随需增加节点数量，匹配业务增长

2. Java实现MapReduce示例

2.1 环境准备

在华为云国际站开通MRS服务和ECS资源：

// 示例：华为云MRS集群配置
ClusterConfig config = new ClusterConfig()
    .setMasterNode("ecs.c6.xlarge")  // 使用华为云高性能计算型ECS
    .setWorkerNodes(4, "ecs.s3.large"); // 弹性扩展工作节点
            

2.2 典型WordCount实现

public class WordCount {
    // Map阶段
    public static class TokenizerMapper 
        extends Mapper