mapreduce的八个步骤

MapReduce的工作流程通常包括以下几个主要步骤[^1]:

1. **Map阶段**: 这是在输入数据（通常是大文件）上执行的第一个阶段。Mapper函数接收每一行数据，对其进行处理，将原始数据转换成键值对（key-value pairs），这是中间数据的主要形式。

2. **Shuffle/Sort阶段**: 这是数据传输的关键环节。Mapper产生的键值对会按照键进行排序，然后分发到不同的Reducer实例，这一步保证了具有相同键的值会被发送到同一个Reducer。

3. **Reduce阶段**: Reducer接收到Mapper发送过来的键值对集合，对于每个键，它会对相关的值进行聚合操作，如求和、计数或合并。

4. **Intermediate Output**：在这个阶段，Reducer生成了中间结果，这些结果通常比原始数据小得多。

5. **Combiner (可选)**：这是一个优化步骤，在某些场景下，可以在Reducer之前减少数据的数量，比如预先过滤掉一些不需要传递的键值对。

6. **Sort/Merge阶段**: 中间结果再次排序，以准备写入磁盘或进一步的处理。

7. **Final Output**: Reduce阶段结束后，产生了最终的结果，存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上。

8. **Job Tracking**: JobTracker监控整个任务的生命周期，协调资源分配，调度任务，并报告进度。

上述流程是Hadoop MapReduce的基本架构，但现代版本的Hadoop（如YARN）引入了新的组件和职责划分，使得集群管理更加灵活高效。