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MapReduce 模型可分为单 Reduce 模式、多 Reduce 模式以及无 Reduce 模式，对于不同复杂度的指数产品生产算法，应根据需求选择不同的 MapReduce 计算模式。
1) 复杂度较低的产品生产算法
针对复杂度较低的遥感产品生产算法，一般只需使用一个 MapReduce 计算任务，此时应选择多 Reduce 模式或者无 Reduce 模式。
当指数产品算法涉及到的输入数据只包含一个文件时（如生产一景全球环境监测指数产品，只需用到一景 HDF 格式的 Modis 陆地二级产品数据），可选择无 Reduce 模式。其中，Map 阶段负责实现指数产品的核心算法。具体计算流程如下图：
当指数产品算法涉及到的输入数据包含多个文件时（如生产一景草原干旱指数产品，需要用到地表反射率、地表温度、降雨量等不同产品），应选择多 Reduce 模式。其中，Map 阶段负责整理输入的数据，Reduce 阶段负责实现指数产品的核心算法。具体计算流程如下图：
2）复杂度较高的产品生产算法
针对复杂度较高的遥感产品生产算法，一个 MapReduce 计算任务往往难以满足生产需求，此时需要使用多个 MapReduce 任务共同完成产品的生产任务。针对这种情况，可通过使用 Oozie 工作流引擎来控制多个 MapReduce 计算任务的工作流程，解决任务之间的依赖问题。oozie 的介绍及安装教程可参考另一篇博文：http://www.linuxidc.com/Linux/2014-12/110456.htm
Spark 颠覆 MapReduce 保持的排序记录 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107909.htm
在 Oracle 数据库中实现 MapReduce http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107602.htm
MapReduce 实现矩阵乘法 – 实现代码 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/106958.htm
基于 MapReduce 的图算法 PDF http://www.linuxidc.com/Linux/2014-08/105692.htm
Hadoop 的 HDFS 和 MapReduce http://www.linuxidc.com/Linux/2014-08/105661.htm
MapReduce 计数器简介 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-08/105649.htm
更多 Hadoop 相关信息见 Hadoop 专题页面 http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=13
