Hadoop中MapReduce的执行顺序

Hadoop中MapReduce的执行顺序如下：

1. Input Split（输入拆分）

   MapReduce将文件拆分成多个块，并将其分配给不同的Mapper任务进行处理。

2. Map（映射）

   Mapper读取输入数据，对每个输入键值对调用map函数，转换数据并生成中间键值对。

3. Sort and Shuffle（排序和分配）

   （可选步骤）根据中间键值对进行排序，以便使用Reducer任务合并这些数据。

   本步骤还用于将中间键值对发送到所需的Reducer任务，以便在Reducer中聚合它们。

4. Reduce（减少）

   Reducer读取中间键值对，将相同键的值进行聚合/减少，并将其生成最终键值对输出。

5. Output（输出）

   最终键值对写入输出文件中。

 

总之，上述步骤是MapReduce的主要执行顺序。在Hadoop集群中，大规模的MapReduce作业可能会有数百个Mapper和Reducer任务，它们会并行处理数据，以加快处理速度。