1. Hadoop MapReduce基本原理

Hadoop MapReduce是一种分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它将任务分成若干个小任务，分发到集群中的多台计算机上进行并行处理，并将结果进行整合。Hadoop MapReduce的基本原理包括分片、映射、洗牌和减小四个阶段。

2. 阶段1：分片

首先，Hadoop将输入数据集分割成小的数据块，称为InputSplit，每个InputSplit大小通常为64MB。输入数据集可以是一个或多个文件，并且可以位于Hadoop分布式文件系统（HDFS）或本地文件系统中。这些小的数据块将作为任务的输入，被进一步分发给集群中的不同计算节点。

3. 阶段2：映射

在映射阶段，每个计算节点将自己负责的InputSplit加载到内存中，并使用映射函数处理数据。映射函数是用户自定义的，通过对每个输入键值对执行操作生成中间键值对，也可以生成零个或多个输出键值对。映射函数可以并行处理每个输入键值对，独立地执行操作，从而实现任务的并行处理。

public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
    
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
        
        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            word.set(tokenizer.nextToken());
            context.write(word, one);
        }
    }
}

4. 阶段3：洗牌和排序

在洗牌和排序阶段，中间键值对被重新分发到不同的计算节点上。洗牌过程根据中间键值对的键值进行分区，确保拥有相同键值的中间结果会被分发到同一个计算节点上，以便后续的数据处理。然后，在各个计算节点上对中间键值对进行排序，以便减小阶段的正确执行。

以上是Hadoop MapReduce的基本原理。通过将任务分解为多个小任务，并在计算节点上进行并行处理，Hadoop MapReduce能够高效地处理大规模数据集，提高计算性能。