MapReduce (MR) 执行流程与 Shuffle 过程详解

MR (MapReduce) 执行流程如下：

1. 输入数据分片：将输入数据分成若干个数据块，每个数据块的大小可以通过配置参数指定。

2. Map 阶段：对每个数据块进行 Map 操作，将输入数据转换为一系列键值对。Map 操作可以分布式执行，每个 Map 任务处理一个数据块。

3. Shuffle 阶段：将 Map 输出的键值对按照键进行排序，并将相同键的值聚合在一起，形成一个分组。这个过程需要将 Map 输出的数据传输到 Reduce 节点，因此也被称为数据传输阶段。

4. Reduce 阶段：对每个分组执行 Reduce 操作，将分组中的值合并为一个输出值。Reduce 操作可以分布式执行，每个 Reduce 任务处理一个分组。

5. 输出结果：将 Reduce 的输出写入到输出文件中。

Shuffle 过程是 MR 执行流程中的重要阶段，其主要作用是将 Map 输出的数据按照键进行排序和分组，并将相同键的值传输到 Reduce 节点。Shuffle 过程包括三个步骤：

1. 分区 (Partition)：将 Map 输出的键值对按照键进行分区，每个分区对应一个 Reduce 任务。

2. 排序 (Sort)：对每个分区内的键值对按照键进行排序。

3. 归并 (Merge)：将相同键的值合并为一个分组，并将分组传输到对应的 Reduce 节点。