如题所述，mapreduce的执行原理是什么，底层逻辑框架是什么样的
MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集的分布式计算。它通过对数据集进行分区，并在分布式系统中的多个节点上并行执行计算来实现高效的数据处理。
MapReduce包含两个主要操作：Map和Reduce。Map操作通过将数据集中的每一项映射到一个中间值来处理数据。Reduce操作则通过合并所有中间值来产生最终的输出。
在MapReduce程序中，用户编写一个Map函数和一个Reduce函数。Map函数将输入的数据（通常是一个文本文件）映射为中间值。Reduce函数则合并所有中间值，并将其转换为最终的输出。
map阶段将杂乱无章的数据按照一定的规则规整，也就是所谓的key，把杂乱无章的数据整理成有规律的key value的数据。
reduce阶段将有规律的key value数据，按照key分组，相同的key在同一个分组，然后把value聚合。
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据处理。它由Google提出，并在其论文《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》中描述。
MapReduce的基本思想是将大规模数据集拆分成许多小块，然后使用分布式计算系统（如Apache Hadoop）来并行处理这些小块。
MapReduce有两个基本操作：map和reduce。
map操作接收一个输入对（key-value），并产生一个中间的键值对的列表。
reduce操作接收一个键和对应的值的列表，并产生一个输出对。
通常，MapReduce程序包括两个函数：map函数和reduce函数。Map函数被应用于数据集的每一行，并产生一组中间键值对。Reduce函数被应用于每一组相同键的值，并产生一组输出值。
MapReduce程序的执行包括以下步骤：
将输入数据拆分成许多小块，分发给不同的节点进行处理。
在每个节点上执行map操作，产生中间键值对。
将所有中间键值对按照键进行分组，并分发给不同的节点进行处理。
在每个节点上执行reduce操作，产生输出值。
MapReduce程序的执行过程中，MapReduce框架会管理数据的分发和结果的收集。框架还负责处理失败情况，并重新运行失败的任务。
MapReduce程序的底层逻辑框架是分布式的。它将数据和计算分布在许多机器上，通过网络进行通信。每个机器都运行一个MapReduce任务调度程序，负责分配任务和监控任务的执行情况。
MapReduce框架还提供了一个用于存储输入数据和输出结果的分布式文件系统（如Hadoop Distributed File System）。这样，在数据处理过程中，每个节点都可以从文件系统中读取数据和写入结果。
总的来说，MapReduce是一种高度可扩展的分布式编程模型，可用于处理大规模数据集。它通过并行处理和分布式存储，实现了高效的数据处理。