MapReuce处理数据的完整流程是什么？

1.输入数据：对文本进行分片，将每片内的数据作为单个Map Worker的输入。分片完毕后，多个Map Worker便可以同时工作。 在正式执行Map前，需要将输入数据进行分片。所谓分片，就是将输入数据切分为大小相等的数据块，每一块作为单个Map Worker的输入被处理，以便于多个Map Worker同时工作。

2.Map阶段：每个Map Worker在读入各自的数据后，进行计算处理，最终输出给Reduce。Map Worker在输出数据时，需要为每一条输出数据指定一个Key，这个Key值决定了这条数据将会被发送给哪一个Reduce Worker。Key值和Reduce Worker是多对一的关系，具有相同Key的数据会被发送给同一个Reduce Worker，单个Reduce Worker有可能会接收到多个Key值的数据。

3.在进入Reduce阶段之前，MapReduce框架会对数据按照Key值排序，使得具有相同Key的数据彼此相邻。如果您指定了合并操作（Combiner），框架会调用Combiner，将具有相同Key的数据进行聚合。Combiner的逻辑可以由您自定义实现。与经典的MapReduce框架协议不同，在MaxCompute中，Combiner的输入、输出的参数必须与Reduce保持一致，这部分的处理通常也叫做洗牌（Shuffle）。

4.Reduce阶段：进入Reduce阶段，相同Key的数据会传送至同一个Reduce Worker。同一个Reduce Worker会接收来自多个Map Worker的数据。每个Reduce Worker会对Key相同的多个数据进行Reduce操作。最后，一个Key的多条数据经过Reduce的作用后，将变成一个值。

5.输出结果数据。