mapreduce过程

MapReduce是一种编程模型，用于处理大量数据。它由两个步骤组成：Map和Reduce。在Map阶段，输入数据被分成多个小片段，每个片段由一个单独的Map任务处理。Map任务将输入数据转换为一组键值对，并将它们输出到一个中间文件。然后，Reduce任务将这些中间文件合并成一个最终结果。 Reduce阶段包括两个子阶段：Shuffle和Sort。Shuffle阶段将中间文件中的键值对按照键进行分组，然后将每个组的数据发送到同一个Reduce任务中。Sort阶段将每个组内的数据按照键进行排序。最后，Reduce任务将每个组内的数据进行合并，并输出最终结果。