mapreduce全过程

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架。它通过将数据处理过程分解为两个步骤，即Map和Reduce，来实现高效的并行计算。

MapReduce的全过程如下：

1. 输入数据切分：输入数据被切分成多个块，这些块可以并行处理。

2. Map阶段：每个Map任务都会处理一个输入数据块。在Map阶段，对于每个输入键值对，都会执行用户定义的Map函数，将其转换为中间键值对。Map函数可以根据需要进行处理和过滤，并输出零个或多个中间键值对。

3. 中间数据排序和分组：所有的中间键值对根据键进行排序，以便后续的Reduce任务可以按照键的顺序进行处理。同时，相同键的值会被分组到一起，形成一个迭代器供Reduce任务使用。

4. Reduce阶段：每个Reduce任务都会处理一组相同键的中间键值对。在Reduce阶段，对于每个中间键值对组，都会执行用户定义的Reduce函数，将它们转换为输出键值对。Reduce函数可以进行聚合、计算和过滤，并输出零个或多个输出键值对。

5. 输出数据收集：所有的输出键值对被收集起来，形成最终的结果。