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MapReduce 简要执行过程如下图所示，
可以看出，原始数据以“(k, 原始数据行 data)”的形式输入 Map 阶段；经过Map 阶段的 map() 函数的一系列并行处理后，将中间结果数据以“{(k1, v1), (k1, v2)}”的形式输出到本地；然后经过 MapReduce 框架的中间结果处理阶段的处理（中间结果处理阶段会根据键对数据进行排序和聚合处理，将键相同的数据发送到同一个 reduce() 函数处理）；
接下来就进入 Reduce 阶段，Reduce 阶段接收到的数据都是以“{k1,[v1, v2]...}”形式存在的数据，这些数据经过 Reduce 阶段的处理之后，最终得出“{(k1,v3)}”格式的键值对结果数据，并将最终结果数据输出到 HDFS。
以上内容摘自《海量数据处理与大数据技术实战》电子书，点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8205可下载完整版
2022-01-13 20:33:24赞同 展开评论 打赏
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