简述mapreduce计算的主要流程
    MapReduce计算的主要流程是将大数据切分成小数据块，在每个数据块上运行Map函数，将输出结果进行中间处理（shuffle）之后再运行Reduce函数得到最终结果。具体流程如下：
    1. 输入数据拆分：将大数据块拆分成若干个小数据块，每个小数据块的大小由Hadoop配置文件中的参数指定。
    2. 映射（Map）：在每个小数据块上运行Map函数，将每个小数据块中的数据切分成若干个键值对（key-value），并将它们传递给Reduce函数进行处理。Map函数对于每个键值对都会执行一次，将其转换成新的键值对作为输出，这些新的键值对被分别分配给不同的reduce任务进行处理。
    3. 中间处理（Shuffle）：将Map函数的输出结果按照键值对中的键进行排序，将相同键值的结果分配给同一个Reduce函数进行处理，以实现对相同键值的聚合操作，减少数据传输量和计算复杂度。
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    4. 归并（Reduce）：对经过shuffle处理的数据进行归并操作，将数据按照键值对的键进行分组，然后对每组数据进行Reduce函数的处理。Reduce函数对于每个键值对都会执行一次，将其转换成新的键值对作为输出，这些新的键值对被收集起来作为最终结果输出。
    5. 输出结果：将Reduce函数的输出结果保存到HDFS文件系统中，作为计算结果的输出。

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