本文详细介绍了Hadoop MapReduce的工作原理，重点解析了Shuffle和Sort阶段。Shuffle是MapReduce的核心，涉及数据的排序、分区和合并。Map阶段的数据首先在内存缓冲区进行预排序，溢出时写入磁盘并进行二次排序。Reduce阶段通过HTTP获取Map任务的输出，使用多个拷贝线程并行获取数据。数据经过归并排序后供Reduce函数处理。Map端的HTTP fetch与Reduce端的copy阶段是两个不同过程，分别负责数据传输和拷贝。
最近整了很长一段时间才了解了map reduce的工作原理，shuffle是mapreduce的心脏，了解了这个过程，有助于编写效率更高的mapreduce程序和hadoop调优。自己画了一幅流程图（点击查看全图）：
另外，还找到一篇文章，很好，引用一下。
Hadoop
是Apache 下的一个项目，由HDFS、MapReduce、HBase、Hive 和ZooKeeper等成员组成。其中，HDFS 和MapReduce 是两个最基础最重要的成员。
HDFS是Google GFS 的开源版本，一个高度容错的分布式文件系统，它能够提供高吞吐量的数据访问，适合存储海量（PB 级）的大文件（通常超过64M），其原理如下图所示：
采用Master/Slave 结构。NameNode 维护集群内的元数据，对外提供创建、打开、删除和重命名文件或目录的功能。Da
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