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docs: add Korean translations (#5579)

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Co-authored-by: kevin <wanjunfeng@gmail.com>
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Jeonghyeon Kim
2026-06-21 22:49:20 +09:00
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core/mr/readme-cn.md
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@@ -1,10 +1,10 @@
# mapreduce
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## 为什么需要 MapReduce
在实际的业务场景中我们常常需要从不同的 rpc 服务中获取相应属性来组装成复杂对象。
在实际的业务场景中我们常常需要从不同的 RPC 服务中获取相应属性来组装成复杂对象。
比如要查询商品详情：
@@ -13,9 +13,9 @@
3. 价格服务-查询价格属性
4. 营销服务-查询营销属性
如果是串行调用的话响应时间会随着 rpc 调用次数呈线性增长，所以我们要优化性能一般会将串行改并行。
如果是串行调用的话响应时间会随着 RPC 调用次数呈线性增长，所以我们要优化性能一般会将串行改并行。
简单的场景下使用 `WaitGroup` 也能够满足需求，但是如果我们需要对 rpc 调用返回的数据进行校验、数据加工转换、数据汇总呢？继续使用 `WaitGroup` 就有点力不从心了，go 的官方库中并没有这种工具（java 中提供了 CompleteFuture），我们依据 MapReduce 架构思想实现了进程内的数据批处理 MapReduce 并发工具类。
简单的场景下使用 `WaitGroup` 也能够满足需求，但是如果我们需要对 RPC 调用返回的数据进行校验、数据加工转换、数据汇总呢？继续使用 `WaitGroup` 就有点力不从心了，go 的官方库中并没有这种工具（java 中提供了 CompletableFuture），我们依据 MapReduce 架构思想实现了进程内的数据批处理 MapReduce 并发工具类。
## 设计思路