MapReduce解决方案，如何通过MapReduce技术解决大数据处理难题？

MapReduce是一种处理大规模数据集的编程模型，它将任务分为映射（Map）和归约（Reduce）两个阶段。

MapReduce解决方案

详细解答MapReduce常见问题和解决策略

1、MapReduce概述

MapReduce简介

MapReduce工作原理

Mapper与Reducer角色

2、MapReduce与YARN关系

MapReduce与YARN区别

资源管理与作业管理分工

YARN通用性及应用范围

3、处理第三方Jar包依赖

命令行参数传递Jar包

配置文件设置Jar包路径

分布式缓存使用

4、MapReduce调试方法

进入Debug模式步骤

配置远程调试环境

调试运行程序

5、数据倾斜问题及解决

数据倾斜现象分析

增加Reduce任务数量

数据打散技术

6、企业级MapReduce方案

Platform Symphony MapReduce介绍

主要功能模块

支持多类型文件系统

7、小文件处理问题

SequenceFile合并小文件

调整InputSplit大小

优化存储与读取效率

8、性能监控与故障排除

监控工具与指标

常见故障排查方法

日志分析与诊断技巧