hadoop-mapReduce工作流程

Hadoop MapReduce是一个分布式处理框架，用于处理大规模的数据集。它的工作流程可以分为以下几个步骤：

1. 输入数据的分片：输入的数据被分成多个小块，每个块的大小通常为64 MB到128 MB。

2. Map阶段：每个分片都会被分配给不同的Map任务进行处理。Map任务将输入数据转换为一系列键值对，其中键是中间结果的关键字，值是键对应的数据。

3. Shuffle阶段：Shuffle阶段将Map任务的中间结果按照键进行排序，并将相同键的值汇集在一起。这一阶段的目的是将相同键的数据分配到同一个Reduce任务进行处理。

4. Reduce阶段：Reduce任务将Shuffle阶段输出的键值对进行处理，并将结果写入输出文件。

5. 输出数据的合并：输出数据由多个小文件组成，这些文件需要合并成一个大文件。

6. 输出文件的保存：最终的输出文件保存在HDFS中。

总的来说，Hadoop MapReduce的工作流程可以概括为：输入数据的分片，Map任务的执行，Shuffle阶段的排序和汇总，Reduce任务的执行，输出数据的合并和保存。