MapReduce的工作流程可以简述为以下几个步骤:
切分:将输入数据切分为多个小数据块,每个数据块称为一个输入split。
映射(Map):将切分后的数据块分发给多个Map任务进行处理。每个Map任务读取自己负责的数据块,并根据自定义的映射函数对数据进行处理,将数据转换为<key, value>对。
中间处理(Shuffle):将Map任务的输出结果按照key进行分区(Partition),并将相同key的value进行排序。
合并(Combine):对每个分区的<key, value>对进行合并,以减少数据传输量。
归约(Reduce):将经过合并的<key, value>对分发给多个Reduce任务进行处理。每个Reduce任务根据自定义的归约函数对数据进行处理,生成输出结果。
合并输出:将多个Reduce任务的输出结果进行整合,形成最终的结果。
需要注意的是,MapReduce的工作流程可以自定义,用户可以根据自己的需求编写自己的Map和Reduce函数,并通过设置合适的参数来调整整个流程。