Hadoop中Reducer的三个阶段

在Hadoop中，Reducer是MapReduce计算框架的一个组成部分，用于将Map任务的输出结果按照键（key）进行分组，并进行合并和计算。Reducer的运行过程可以分为三个阶段，分别是shuffle、sort和reduce：

1. Shuffle阶段：Mapper的输出结果首先会被缓存到本地磁盘上，然后按照键（key）进行分区、排序和合并，最终将结果发送给相应的Reducer节点。

2. Sort阶段：在Shuffle阶段输出结果后，Reducer会根据键（key）进行排序，并将数据加载到内存缓存中。

3. Reduce阶段：Reducer将Sort阶段输出的结果进行处理，并生成最终的输出结果。Reducer会处理来自多个Mapper的数据，并将同一键（key）的值进行合并计算。