MapReduce执行流程详解：正确顺序是什么？

在学习使用MapReduce处理大数据时，了解其执行流程至关重要。MapReduce处理数据的正确顺序是：Map-Shuffle-Sort-Reduce。

下面我们来详细解析每个阶段的作用：

Map (映射):
- 将输入数据分割成多个数据块。
- 对每个数据块应用用户定义的映射函数（map function），将数据转换成键值对（key-value pairs）。
Shuffle (洗牌):
- 将所有Map阶段输出的键值对按照键进行分组，并将具有相同键的值发送到同一个Reducer节点。
- 这个阶段包含本地合并和排序，以减少网络传输的数据量。
Sort (排序):
- 在Shuffle阶段，数据已经按照键进行了局部排序。
- Sort阶段对所有来自Shuffle阶段的数据进行全局排序，确保每个Reducer节点接收到的数据都是有序的。
Reduce (归约):
- 对每个键及其对应的值列表应用用户定义的归约函数（reduce function）。
- 归约函数将具有相同键的所有值合并成一个或多个输出值，最终生成处理结果。

总结

MapReduce通过将数据处理任务分解成Map、Shuffle、Sort和Reduce四个阶段，实现了高效的并行计算。理解每个阶段的功能和执行顺序对于编写高效的MapReduce程序至关重要。