mapreduce的执行过程简写

MapReduce的执行过程可以简单概括为以下几个步骤：
1. 输入数据读取：MapReduce首先从HDFS中读取输入数据，将其拆分成多个数据块，并将每个数据块分配给不同的Mapper任务进行处理。
2. Map阶段：每个Mapper任务会对其分配到的数据块进行处理。它会将输入数据解析成键值对，并通过用户自定义的map方法对每个键值对进行处理，生成中间结果。
3. Shuffle阶段：在Map阶段结束后，中间结果会被分区、排序和分组，以便将相同键的值发送到同一个Reducer任务进行处理。
4. Reduce阶段：每个Reducer任务会对其分配到的键值对进行处理。它会通过用户自定义的reduce方法对每个键值对进行处理，生成最终的输出结果。
5. 输出结果写入：最终的输出结果会被写入HDFS中。

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MAPREDUCE执行过程

MapReduce 是一种分布式计算框架，它将数据处理任务分解为 Map 和 Reduce 两个阶段，每个阶段都可以并行处理，从而提高数据处理的效率。MapReduce 的执行过程如下：

1. Input：MapReduce 从指定的数据源中读取输入数据。

2. Split：将输入数据按照指定的分片规则进行划分，每个分片交由一个 Map 任务处理。

3. Map：对每个分片的数据进行处理，Map 任务将输入数据转换为一组键值对。Map 任务可以并行处理多个分片。

4. Shuffle：将 Map 任务输出的键值对按照键值进行排序，相同键值的键值对将被分配到同一个 Reduce 任务进行处理。

5. Reduce：对相同键值的键值对进行归并和计算，Reduce 任务将输出一组结果。

6. Output：将 Reduce 任务的输出结果写入指定的数据存储中。

在 MapReduce 的执行过程中，Map 和 Reduce 任务可以在不同的计算节点上并行执行，从而提高数据处理的效率和吞吐量。MapReduce 框架还提供了故障恢复、任务监控、任务调度等功能，保证数据处理的可靠性和高可用性。因此，MapReduce 已经成为大规模数据处理的重要工具之一。

mapreduce的执行过程

MapReduce的执行过程可以分为以下几个步骤：

1. 切片：将输入数据源切分成多个片段，每个片段称为一个输入记录。这些输入记录会被分配给不同的map任务进行处理。

2. Map任务：每个map任务会读取一个输入记录，并对其进行处理。Map任务的输出通常是一组键值对，其中键是中间结果的标识符，值是中间结果的值。

3. Shuffle阶段：在Shuffle阶段，Map任务的输出会被重新分配给不同的reduce任务。这个过程主要是为了将具有相同键的中间结果聚合在一起，以便后续的reduce任务可以对它们进行处理。

4. Reduce任务：每个reduce任务会接收一组具有相同键的中间结果，并对它们进行处理。Reduce任务的输出通常是最终结果。

总结起来，MapReduce的执行过程可以概括为：切片 -> Map任务 -> Shuffle阶段 -> Reduce任务。