mapreduce读写流程

MapReduce是一种分布式计算模型，通常用于大规模数据处理，如Hadoop生态系统中。其基本读写流程包括以下几个步骤：

1. **读取输入**（Input Read）：首先，从外部存储系统（如HDFS）读取原始数据文件。数据通常是分片（split）过的，每个分片包含一部分数据。

2. **映射阶段（Map Phase）**：在这个阶段，数据会被分成一系列键值对（key-value pairs），由map任务并行处理。Mapper函数接收每一组键值对作为输入，应用用户自定义的映射逻辑，生成新的键值对，并将结果发送给后续的reducer。

3. **排序阶段（Shuffle and Sort）**：为了在reducer阶段高效工作，所有来自mapper的键被收集到内存中并按键排序，然后按照键的顺序分发给对应的reducer。

4. **归约阶段（Reduce Phase）**：Reducer接收到排序后的同一键的所有值，应用用户提供的reduce函数进行聚合操作，生成最终的结果。

5. **写入输出**（Output Write）：最后，reducer将处理后的结果写回外部存储系统，比如HDFS。这个结果可以是一个或多个文件，视情况而定。

6. **错误恢复和合并**：如果某个阶段出错，MapReduce框架会自动检测并尝试恢复。另外，如果有多个mapper或reducer的任务处理了相同的键，它们的结果会在完成后再进行合并。