mapreduce的运行流程

MapReduce 是一种分布式计算模型，其运行流程可以概括如下：

1. Map 阶段：将输入数据集划分成小的数据块，由多个 Map 任务对其进行并行处理，每个 Map 任务将处理后的结果存储在临时文件中。

2. Shuffle 阶段：将 Map 任务的输出结果按照 Key 进行分组，将相同 Key 的结果传输到同一个 Reduce 任务进行处理。

3. Reduce 阶段：将 Shuffle 阶段传输过来的数据按照 Key 进行聚合，最终得到输出结果。

具体流程如下：

1. JobTracker 接收到用户提交的 MapReduce 作业请求，将作业划分为多个 Map 和 Reduce 任务，并将任务分配给各个 TaskTracker。

2. Map 任务读取数据块，对每条记录进行处理并生成 <Key, Value> 键值对。

3. Map 任务将处理后的结果按照 Key 分组，并将相同 Key 的结果写入到临时文件中。

4. Shuffle 阶段：Map 任务的输出结果按照 Key 进行分组，将相同 Key 的结果传输到同一个 Reduce 任务进行处理。

5. Reduce 任务读取 Shuffle 阶段传输过来的数据，按照 Key 进行聚合，并将结果写入到输出文件中。

6. 当所有 Map 和 Reduce 任务执行完毕后，JobTracker 将所有任务的输出结果进行合并，并将最终结果返回给用户。

需要注意的是，MapReduce 的具体实现可能会有所不同，但其基本流程是类似的。

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mapreduce执行流程

MapReduce 是一种用于大规模数据处理的编程模型和计算框架。它将大规模的计算任务分解为可并行执行的小任务，并将结果进行汇总。下面是 MapReduce 的执行流程：

1. 输入数据切分：输入数据被切分成多个大小相等的数据块，每个数据块称为一个输入分片。

2. Map 阶段：每个输入分片通过 Map 函数进行处理，将输入数据转换为键值对 (key-value pairs) 的集合。Map 函数是用户自定义的，用于对每个输入分片进行处理。每个键值对都被标记上一个中间键 (intermediate key)。

3. 分区 (Partition)：Map 阶段输出的键值对根据中间键进行分区，将相同中间键的键值对分配到同一个分区中。分区的数量通常与计算集群的节点数量相等。

4. Shuffle 阶段：Shuffle 阶段将分区中的键值对按照中间键排序，并将相同中间键的键值对进行合并。这样相同中间键的键值对会被发送到同一个 Reduce 任务中。

5. Reduce 阶段：每个 Reduce 任务对接收到的键值对进行处理，将相同键的值进行聚合、计算或其他操作。Reduce 函数也是用户自定义的。

6. 输出：Reduce 阶段的结果会被写入最终的输出

mapreduce执行流程图

以下是MapReduce执行流程图：


MapReduce执行流程包括以下步骤：

1. Map阶段：将输入数据按照一定规则分割成若干份，每份交给一个Map任务进行处理，输出<Key,Value>键值对。

2. Shuffle阶段：将Map任务的输出按照Key值重新分配到不同的Reduce任务上进行处理。

3. Reduce阶段：按照Key值将Shuffle阶段的输出进行合并，最终输出结果。

4. 输出结果：将Reduce任务的输出结果写入到指定的输出文件中。