MapReduce 的工作流程讲得还挺清楚的，适合你想系统了解下分布式任务到底是怎么跑起来的。它的结构设计就是为了“大块头”数据服务的，先拆分再合并，效率还挺高。尤其是 Map 阶段的数据切分、缓冲和磁盘合并说得细，配图的话理解会更快。Reduce 阶段也有实操感，像拉数据、排序、归并这些，在真实业务里就是每天都要面对的活。要是你刚接触 Hadoop 或者准备上 MapReduce 任务，这篇总结能帮你扫掉不少盲区，避免踩坑。
MapReduce工作原理总结
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ZooKeeper 的工作原理小总结，讲得挺系统的，适合你想快速搞清楚它在分布式协调里到底干了啥。像Leader 选举、ZAB 协议、事务同步这些核心机制，全都用大白话讲了一遍。比如那个ZXID，其实就是个带版本号的事务 ID，顺序性就靠它保证了。
选主流程也分了两种模式：Basic Paxos和Fast Paxos，思路清晰，图文结合会更好（虽然这个文档没有图）。你要是做分布式存储、注册中心或者配置中心，对这些原理弄明白，真的能少走多弯路。
再说同步流程，写求怎么广播、怎么确认提交，Leader 和 Follower 怎么配合，讲得也挺细的。比起翻源码或者啃论文，看看这个文档先过一遍概念，效
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示例：
假设输入数据包含两行文本：
Hello World Bye World
Hello Hadoop Goodbye Hadoop
Map 阶段：
Map 任务会逐行处理输入数据，生成键值对。
例如：
Hello World Bye World -> < Hello> < World> < Bye> < World>
Hello Hadoop Goodbye Hadoop -> < Hello> < Hadoop> < Goodbye> < Hadoop>
Reduce 阶段：
Reduce 任务会对相同键的键值对进行合并，统计每个单词
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1. 备份过程
启动全量备份：Xtrabackup 首先会复制 InnoDB 数据文件和日志文件，同时记录下当前的 LSN (Log Sequence Number)。
增量备份：在全量备份的基础上，Xtrabackup 会持续监控事务日志，并将自上次备份以来的日志变化复制到增量备份文件中。
2. 恢复过程
准备阶段：Xtrabackup 使用增量备份日志对全量备份进行重放，将数据恢复到一致性状态。
应用日志：将未应用的 redo 日志应用到数据库，确保数据完整性。
3. 关键特性
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