mapReduce原理

MapReduce的shuffle原理图涉及到多个节点的操作，包括Map任务节点、Reduce任务节点和Master节点等。其中，Map任务节点将输出数据进行分区和排序，将数据按照指定的key值范围划分为多个分区，并将每个分区内的数据按照key进行排序。然后，Map任务节点将数据通过网络传输给对应的Reduce任务节点，并将数据按照分区进行合并排序，最终形成完整的数据集。Reduce任务节点从Map任务节点接收数据后，进行合并排序，并将数据按照key值分组，然后对每个分组的数据进行归并计算，得出最终结果。Master节点负责任务的调度和监控，将Map和Reduce任务分配给不同的节点，并在任务完成后收集和整合数据。