简述mapreduce的执行过程

MapReduce是一种分布式计算模型，其基本执行过程分为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。

1. **Map阶段**：
- 输入分割：原始数据集首先会被切分成一系列小的数据块，每个块都会被分配到不同的Map任务中处理。
- 映射函数（Mapper）：Mapper函数接收数据块，对其中的每一行进行转换，通常会对数据进行一些预处理，比如提取关键字段，并生成一系列(key, value)对作为中间结果。
- 中间键值对排序：所有Mapper任务完成后，它们产生的中间键值对会被按照键进行排序，并发送到Reduce任务。

2. **Shuffle和Sort阶段**：
- Shuffle：这个阶段会把所有的中间键值对按照键合并到一起，形成一个新的键值对集合，键相同的value值将会被聚合在一起。
- Sort：为了提高Reduce任务的效率，合并后的数据还会再次排序，使得具有相同键的value值相邻。

3. **Reduce阶段**：
- Reduce函数：对于每个键，所有相关的value值会被传递给对应的Reduce函数，Reduce函数会对这些值进行汇总，生成最终的结果。
- 输出阶段：Reduce函数完成计算后，会产生最终的键值对结果，这些结果会被写回存储或者进一步处理。

整个过程中，MapReduce通过分布式节点之间的通信和协调，实现了大规模数据的高效并行处理。