Hadoop MapReduce 运行机制详解 - 分布式计算核心功能

Hadoop 平台是一个分布式计算平台，包含多个组件和工具，如 HDFS、MapReduce 和 YARN。其中，MapReduce 是 Hadoop 平台最核心的功能之一，其运行机制如下：

1. 输入数据分片：输入数据被分成多个小块，每个小块被称为一个输入数据分片。

2. Map 阶段：每个 Map 任务读取一个输入数据分片，并将其转换成一组键值对。这些键值对由用户定义的 Map 函数生成，Map 函数可以是任意的代码片段，只要其输出符合键值对格式即可。

3. Shuffle 阶段：Map 任务生成的键值对被发送到 Reduce 任务，Reduce 任务需要根据键将其分配到不同的任务上。

4. Reduce 阶段：每个 Reduce 任务接收到一组键值对，并将其整合成一个输出结果。Reduce 函数也可以是任意的代码片段，只要其输入和输出符合规定的格式即可。

5. 输出：最终的输出结果被写入到 HDFS 中。

在 MapReduce 的运行过程中，Hadoop 平台还会使用 YARN 来管理任务的调度和资源分配，确保整个系统的稳定性和可靠性。同时，HDFS 也负责数据的存储和管理，保证数据的安全性和可靠性。