mapreduce数据排序流程图

MapReduce是一种用于处理和生成大数据集的编程模型，其核心思想是将大数据集分解成小块数据并行处理。数据排序是MapReduce中的一个常见应用场景。以下是MapReduce数据排序的流程图：

1. **输入数据分片**：将输入数据进行分片，每个分片对应一个Map任务。
2. **Map阶段**：
- 每个Map任务处理一个数据分片。
- 对每个分片中的数据进行排序（局部排序）。
- 生成一组键值对（key-value pairs）。
3. **Shuffle阶段**：
- 将所有Map任务的输出数据进行分区（Partitioning）。
- 对每个分区内的数据进行排序（全局排序）。
- 将排序后的数据通过网络传输到对应的Reduce任务。
4. **Reduce阶段**：
- 每个Reduce任务处理一个分区的数据。
- 对接收到的数据进行排序（如果有需要）。
- 生成最终的排序结果。
5. **输出结果**：将Reduce阶段的输出结果写入到分布式文件系统（如HDFS）中。

以下是MapReduce数据排序的流程图示意：

输入数据分片
     |
     v
   Map阶段
     |
     v
 局部排序
     |
     v
  生成键值对
     |
     v
 Shuffle阶段
     |
     v
  分区与全局排序
     |
     v
 传输到Reduce任务
     |
     v
 Reduce阶段
     |
     v
  最终排序
     |
     v
 输出结果