本文系统介绍了MapReduce分布式计算模型的执行原理。MapReduce采用"分而治之"思想，将任务分解为Map和Reduce两个阶段：Map阶段并行处理数据分片并生成中间键值对；Shuffle阶段对中间结果进行分区、排序和聚合；Reduce阶段完成最终计算。该模型具有编程简单、并行度高、容错性强等优点，但也存在磁盘I/O依赖、迭代计算效率低等局限。虽然新兴计算框架不断涌现