MapReduce框架由以下組件組成：
Map函數（映射函數）：將輸入數據分割成小的數據塊，并對每個數據塊應用映射函數，生成一系列鍵-值對。
Reduce函數（歸約函數）：將映射函數生成的鍵-值對進行歸約操作，得到最終的結果。
分布式文件系統（HDFS）：用于存儲輸入數據和輸出結果。
JobTracker（作業跟蹤器）：負責管理整個作業的執行。它負責分配任務給可用的節點，并跟蹤任務的執行狀態。
TaskTracker（任務跟蹤器）：負責執行具體的任務。它接收來自JobTracker的任務分配，執行任務并向JobTracker報告任務執行狀態。
Master節點：負責管理整個MapReduce作業的執行流程，包括任務的調度和監控。
Worker節點：負責執行具體的Mapper和Reducer任務。
Shuffle過程：在Map階段結束后，將Mapper的輸出結果按照鍵進行排序，并將相同鍵的結果分發給同一個Reducer。
Combiner函數：可選的中間歸約函數，用于在Map階段的輸出結果進行局部歸約，以減少數據傳輸量。
Partitioner函數：將Mapper的輸出結果根據鍵的哈希值分發給對應的Reducer。
以上組件共同構成了MapReduce框架，實現了并行處理大規模數據集的能力。
