MapReduce的执行流程

简介：
MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集。其执行流程主要包括输入数据分割、Mapper任务映射、Shuffle和Sort过程以及Reducer任务化简四个步骤。 MapReduce的大体流程如下：首先对输入数据源进行切片；master调度worker执行map任务；worker读取输入源片段，并执行map任务，将输出保存在本地；然后master再调度worker来执行reduce任务，此时的reduce worker会读取之前的map任务的输出文件并执行reduce操作，最后把结果保存到HDFS中。从生命周期的角度来看，MapReduce流程主要包括初始化、分配、执行、反馈以及成功与失败后的处理等几个阶段。在每个阶段里主要完成的工作如下：首先进行初始化；然后是资源和任务的分配；接下来就是具体的任务执行过程；之后会有相应的状态反馈机制；最后根据任务的成功或失败情况采取不同的后续操作。