MapReduce执行流程

MapReduce执行流程大致分为以下几个步骤：
1. 首先对输入数据源进行切片，将数据分成多个小块，每个小块都会被分配给一个Map任务进行处理。
2. Master节点调度Worker节点执行Map任务，每个Worker节点会读取自己分配到的数据块。
3. Worker节点执行Map任务，将任务输出的中间结果按照键值对进行排序并缓存在本地磁盘上。
4. 接下来进入Shuffle阶段，进行分区、排序、Combiner、分组等操作，以便将中间结果传输给Reduce节点。
5. Reduce节点会拉取数据给ReduceTask进行处理，将相同键的值进行合并并进行Reduce操作。
6. 最终将Reduce的结果写入到结果文件中。

需要注意的是，Combiner是MapReduce的一种优化手段，它的作用是对Map端的输出先做一次合并，以减少在Map和Reduce节点之间的数据传输量，提高网络IO性能。

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mapreduce执行流程

MapReduce是一种分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它将大规模数据集分成小的数据块，然后在多个计算节点上并行处理这些数据块，最终将结果合并起来。下面是MapReduce的执行流程：

1. 输入数据分片：MapReduce将输入数据分成若干个固定大小的数据块。

2. Map阶段：Map任务从输入数据块中提取数据并生成键值对。Map任务的输出被缓存在内存中，直到缓冲区填满为止。

3. Map输出的合并：当Map任务缓冲区已满时，它会将输出写入本地磁盘，并将缓存清空。同时，Map任务会将输出的键值对按照键的哈希值分发到多个Reduce任务中，以便进行进一步的处理。

4. Shuffle阶段：在Shuffle阶段，Map任务的输出被复制到多个Reduce节点上，以便进行处理。在这个阶段，Map任务会与Reduce任务进行通信，以便将Map任务的输出发送到正确的Reduce节点。

5. Reduce阶段：Reduce任务接收到多个Map任务的输出，并将它们合并在一起。Reduce任务的输出被写入磁盘，并作为最终结果返回给用户。

6. 输出数据：最终的输出数据可以被写入HDFS，也可以被写入本地文件系统。

需要注意的是，MapReduce框架将大规模数据集分成小的数据块进行处理，这样可以提高处理效率。此外，MapReduce框架的执行流程可以自动管理任务调度、容错以及数据复制等问题，使得用户可以专注于编写Map和Reduce函数，而不必关心底层的实现细节。

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。