简述mapreduce的工作过程

简述mapreduce的工作过程
简述MapReduce的工作过程
MapReduce是一种用于编程模型，用于解决在数据集中对数据进行处理和可视化的问题，并且可以利用大量的处理机进行并行处理。

MapReduce的工作过程主要包括以下几个步骤：
1. 对输入数据进行分片：首先，将输入数据集分割成多个小块，并把它们分发到多个节点上；
2. 执行Map函数：每个节点执行Map函数，把数据集中的每个
小块映射到一个中间的键/值对；
3. 执行Shuffle函数：将中间的键/值对按照相同的键进行分组，然后把它们分发到不同的节点上；
4. 执行Reduce函数：每个节点接收一组相同的键/值对，然后
执行Reduce函数，把它们转换成一个输出结果。

最后，MapReduce把所有节点上计算的结果进行汇总，输出最终的结果。

- 1 -。