mapreduce的读写流程

MapReduce 的读写流程大致如下：

1. 输入数据被分割成若干个小数据块，每个小数据块被分配给一个 Map 任务进行处理。

2. Map 任务读取输入数据块，将其转换成一系列键值对。

3. Map 任务对每个键值对进行处理，生成一系列中间键值对。

4. 中间键值对被分组，每个组被分配给一个 Reduce 任务进行处理。

5. Reduce 任务读取中间键值对，对每个组进行处理，生成最终的输出键值对。

6. 输出键值对被写入到输出文件中。

以上是 MapReduce 的基本读写流程。

相关问题

MapReduce执行流程

MapReduce执行流程大致分为以下几个步骤：
1. 首先对输入数据源进行切片，将数据分成多个小块，每个小块都会被分配给一个Map任务进行处理。
2. Master节点调度Worker节点执行Map任务，每个Worker节点会读取自己分配到的数据块。
3. Worker节点执行Map任务，将任务输出的中间结果按照键值对进行排序并缓存在本地磁盘上。
4. 接下来进入Shuffle阶段，进行分区、排序、Combiner、分组等操作，以便将中间结果传输给Reduce节点。
5. Reduce节点会拉取数据给ReduceTask进行处理，将相同键的值进行合并并进行Reduce操作。
6. 最终将Reduce的结果写入到结果文件中。

需要注意的是，Combiner是MapReduce的一种优化手段，它的作用是对Map端的输出先做一次合并，以减少在Map和Reduce节点之间的数据传输量，提高网络IO性能。

mapreduce的读写流程具体是什么?

mapreduce 的读写流程大致如下：首先，MapReduce 会将输入数据分成若干个数据块，每个数据块会被一个 Map 任务处理。Map 任务会读取数据块，并将其转换成一系列键值对。接着，Map 任务会将这些键值对按照键进行排序，并将排序后的结果写入到本地磁盘中的中间文件中。然后，这些中间文件会被传输到 Reduce 任务所在的节点上。Reduce 任务会读取这些中间文件，并将其中的键值对按照键进行合并和排序。最后，Reduce 任务会将合并后的结果写入到输出文件中。