MapReduce工作原理

Map 阶段： 输入：Map 阶段接收输入数据，通常是键值对（key-value pairs）。 处理：Map 函数对输入数据进行处理，生成中间结果。                                                                      输出：Map 函数的输出是新的键值对，这些中间结果将传递给 Reduce 阶段^1^。

Shuffle 阶段： 分区：将 Map 阶段的输出数据进行分区，每个分区对应一个 Reduce 任务。 排序：对每个分区内的数据按键进行排序。                                                                            合并：将相同键的值合并在一起，准备传递给 Reduce 阶段^2^。

Reduce 阶段： 输入：Reduce 阶段接收 Shuffle 阶段处理后的数据。 处理：Reduce 函数对相同键的值进行合并计算，生成最终结果。                                                                            输出：Reduce 函数的输出是最终结果，通常存储在 HDFS 中^1^。

MapReduce 的运行流程

提交任务：用户通过 Client 提交 MapReduce 任务到 JobTracker。

任务调度：JobTracker 负责资源监控和作业调度，将任务分配给 TaskTracker。

执行任务：TaskTracker 启动 Map 和 Reduce 任务，并定期向 JobTracker 汇报任务进度。

结果输出：Reduce 任务完成后，将最终结果输出到 HDFS2。