mapreduce计算流程简写

MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。其计算流程通常包括以下几个步骤：

1. **Map阶段** (映射阶段)：输入的数据被分割成多个小块（键值对），然后每个块被发送到集群中的一个节点上。在这个阶段，Mapper函数对这些键值对进行处理，将原始数据转换为中间键值对，通常是经过某种格式化的操作。

2. **Shuffle阶段**：Mapper生成的中间键值对按照键进行排序和归并，然后将它们分发到不同的Reducer节点，确保具有相同键的值被发送到同一个Reducer。

3. **Reduce阶段** (归约阶段)：Reducer接收到一组相关的键值对后，会对每个键执行聚合操作，如求和、计数或平均等，生成最终的输出结果。

4. **合并阶段** (如果需要)：如果有多个Reducer处理了相同的键，系统会将它们的输出合并，确保数据的一致性。

5. **输出阶段**：最后，Reducer生成的最终结果被写入到存储系统中，供后续分析或查询使用。