MapReduce清洗数据的完整流程是什么

MapReduce 清洗数据的完整流程通常包括以下几个步骤[^1]：

1. **数据分割（Input Splitting）**: MapReduce 将大文件分割成小的输入分片（Splits），这些分片会被分配给不同的 Mapper 进程进行处理。

2. **Mapper阶段（Mapping）**: 在这个阶段，每个 Mapper 接收输入分片并执行自定义的映射函数（Mapper Function）。在这个例子中，可能对文本文件中的简历信息进行预处理，比如移除无关字符、标准化格式或过滤掉特定的关键词，以去除不符合需求的数据。

   def mapper(line):
       # 对每一行简历进行解析和清洗操作
       clean_data = preprocess(line)
       yield (key, clean_data)

3. **中间结果合并（Shuffling）**: Mapper 完成后，系统会收集所有 Mapper 的输出，按照相同的键（key）进行排序和归档，形成中间键值对集合。

4. **Reducer阶段（Reducing）**: 如果清洗过程中没有明确指定只在Mapper阶段进行，那么Reducer会在这一阶段被调用。Reducer会对具有相同键的键值对进行聚合，进一步处理和筛选数据。但在数据清洗场景下，Reducer通常不参与，因为清洗通常是单向的，不需要组合数据。

5. **输出结果（Output Generation）**: 最终，经过清洗后的数据作为新的键值对输出到磁盘或者其他存储位置，供后续分析或使用。