hadoop mapreduce的工作流程mapreduce是什么意思
    HadoopMapReduce是一个分布式计算框架，用于处理海量数据。以下是Hadoop MapReduce的工作流程：
    1. 分片数据：MapReduce将输入数据切分为若干个小块，每个小块称为一个分片。
    2. 映射（Map）：每个分片都会被发送到Map任务中进行处理。Map任务读取分片中的数据，然后将其转换为键-值对。
    3. 合并（Combine）：可选的步骤，它在Map任务之后，Reduce任务之前进行。Combine任务对Map任务产生的键-值对进行合并和排序，以减少Reduce任务的工作量。
    4. 分组（Partition）：MapReduce将键-值对根据键进行分组。同一个键的所有值会被发送到同一个Reduce任务中进行处理。
    5. 排序（Sort）：Reduce任务接收到已经分好组的键-值对后，对键进行排序，以便更容易地进行聚合操作。
    6. 聚合（Reduce）：Reduce任务对同一组的所有值进行聚合操作，并将结果写入输出文件。
    7. 输出（Output）：Reduce任务将结果写入输出文件，完成整个数据处理过程。
    以上就是Hadoop MapReduce的工作流程。通过将数据切分为小块，并对每个块进行映射、合并、分组、排序和聚合操作，MapReduce可以高效地处理大规模数据。

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