mapreduce的执行流程是什么

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作者
猴君
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MapReduce执行流程包括以下步骤:

  1. 输入数据划分:输入数据被划分成多个数据块,每个数据块包含若干个记录。

  2. Map阶段:每个数据块由Map任务处理,Map任务根据输入数据执行特定的操作,生成键值对作为中间结果。Map任务可以并行执行,每个数据块对应一个Map任务。

  3. 中间结果合并:Map任务生成的中间结果根据键值对的键进行合并,相同键的值被合并在一起。

  4. Shuffle阶段:合并后的中间结果根据键值对的键被重新分配到不同的Reduce任务,以便于后续的处理。

  5. Reduce阶段:Reduce任务对Shuffle阶段传递过来的中间结果进行进一步处理,生成最终的输出结果。

  6. 输出结果合并:Reduce任务生成的输出结果被合并起来,形成最终的输出结果。

整个流程中,Map阶段和Reduce阶段可以并行执行,以加快处理速度。最终的输出结果可以被存储到文件系统中或者其他存储系统中。

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