好的，各位观众，各位朋友，欢迎来到“MapReduce性能优化脱口秀”！我是你们的老朋友，江湖人称“代码界的段子手”，今天咱们就来聊聊MapReduce这个老伙计，以及如何让它在CPU和I/O的“双重压力”下，依然能跑得飞起，成为你数据分析 pipeline 上的“超跑”。🏎️💨 开场白：MapReduce，你还好吗？ MapReduce，这个概念一抛出来，仿佛自带一种“老干部”的严肃感。但别被它的外表迷惑了，它可是大数据处理领域的一位元老级人物。它像一位经验丰富的厨师，擅长将庞大的数据“食材”分解成小块，分给不同的“小工”（Mapper），让他们并行处理，然后再把处理好的“半成品”汇集起来，由另一批“小工”（Reducer）进行最后的烹饪，最终端出一盘美味的数据大餐。 但是，这位“厨师”也有自己的烦恼。有时候，它遇到的“食材”太难处理，Mapper们得埋头苦干，CPU利用率蹭蹭往上涨，这就是典型的 CPU 密集型场景；而有时候，数据量太大，Mapper和Reducer之间的数据交换过于频繁，硬盘疯狂转动，I/O 压力山大，这就变成了 I/O 密集型场景。 所以，今天的任务就是：如何诊 …