画图简述MapReduce的工作流程

MapReduce的工作流程可以简述如下：

1. 输入数据的划分：MapReduce将输入数据分成多个数据块，每个数据块的大小由HDFS的块大小决定。

2. Map阶段：每个Map任务读取一个数据块，并将其转换为一系列键值对。这些键值对可以是任何类型，但通常是文本或序列化的对象。然后，Map任务会对这些键值对进行处理，并生成一系列中间键值对。这些中间键值对也可以是任何类型，但它们必须与Map任务的输出键值对类型相同。

3. Shuffle阶段：在Map任务完成后，MapReduce将所有中间键值对按照它们的键进行排序，并将它们分组到不同的Reduce任务中。这个过程称为Shuffle。

4. Reduce阶段：每个Reduce任务接收一个或多个中间键值对组，并将它们合并成一个或多个输出键值对。这些输出键值对通常是文本或序列化的对象。

5. 输出：最后，MapReduce将所有Reduce任务的输出键值对写入HDFS中。

总的来说，MapReduce的工作流程是将大规模的数据分成多个小块，然后并行地对每个小块进行处理，最后将结果合并起来形成最终的输出。