、MapReduce工作流程分为____、____、____、____、____。

MapReduce工作流程分为Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段。其中Map阶段包括Map Task工作流程，包括Collect过程、Spill过程、Combine过程；Shuffle阶段包括Shuffle和Merge过程、Sort和Reduce过程；Reduce阶段包括Reduce Task工作流程。

相关问题

MapReduce工作流程分为

Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，输入的数据被分割成小块，每个小块被一个Map函数处理，生成一个键值对列表。在Reduce阶段，每个键的值被聚合起来，生成一个输出结果。具体地，MapReduce工作流程包括以下步骤：

1. 输入数据分割：将输入数据按照一定的规则分割成小块，每个小块的大小一般为64MB或128MB。

2. Map函数处理：对于每个小块，Map函数被调用一次。Map函数对输入数据进行处理，生成一个键值对列表。Map函数是并行执行的，不同的小块可以被不同的Map函数处理。

3. Shuffle过程：将生成的键值对列表按照键进行排序，并按照键将键值对分配到不同的Reduce任务中。

4. Reduce函数处理：每个Reduce任务处理一个或多个键的值，生成一个输出结果。Reduce函数是并行执行的，不同的键可以被不同的Reduce函数处理。

5. 输出结果：所有Reduce任务处理完成后，将各个Reduce任务的输出结果合并，形成最终的结果。

mapreduce工作流程

MapReduce是一种分布式计算框架，其工作流程可以分为以下几个步骤：

1. 分片（Splitting）：输入数据被分成多个小块，称为输入分片。

2. 映射（Mapping）：对每个输入分片进行映射操作，将输入分片中的每个键值对转换为一个或多个中间键值对。映射操作由开发人员编写的Map函数实现。

3. 处理（Shuffling）：中间键值对按照中间键进行分组，每个组称为一个分区。数据按照中间键进行排序，以便进行后续的归并操作。

4. 归并（Reducing）：对每个分区进行归并操作，将分区中的中间键值对转换为一个或多个输出键值对。归并操作由开发人员编写的Reduce函数实现。

5. 输出（Outputting）：将每个输出键值对写入输出目录。

整个MapReduce过程中，有两个阶段需要shuffle操作，即映射阶段和归并阶段。在映射阶段中，shuffle操作用于将中间键值对按照中间键进行分组，以便后续的归并操作。在归并阶段中，shuffle操作用于将不同分区中的中间键值对合并成一个分区，以便进行Reduce操作。