Hadoop MapReduce整体流程（粗粒度）

Hadoop MapReduce是一种分布式计算框架，它通过将大规模数据集分割成多个小任务，并在集群中并行处理这些任务来提高数据处理速度。MapReduce的整体流程可以分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，输入数据被分割成多个小块，并由不同的节点并行处理。每个节点独立地对其所负责的数据块进行处理，并将结果输出到一个中间文件。在Reduce阶段，所有节点的中间文件被合并成一个大文件，然后由一个或多个节点对其进行处理。最后，Reduce节点将最终结果输出到HDFS或其他外部存储系统中。