MapReduce的详细过程包括Mapper任务、Shuffle过程和Reducer任务三个主要阶段。以下是对这些阶段的具体介绍：
Mapper任务
- 数据分片：输入的数据文件会被切分成多个逻辑分片，每个分片由一个独立的Mapper任务处理[^1^]。
- 数据解析：Mapper将输入的文本记录解析成键值对形式，例如，将每一行文本内容转换为键值对，其中键是行起始位置，值是文本内容[^1^]。
- 数据处理：Mapper调用自定义的map方法对键值对进行处理，生成中间结果，并输出到内存缓冲区中。当缓冲区达到一定大小时，数据会溢写到本地磁盘中[^2^][^3^]。
Shuffle过程
- 分区：根据键值对中的键进行分区，确保相同键的值被分配到同一个Reducer处理。分区的数量通常与Reducer任务数一致[^1^]。
- 排序合并：在分区内部，对键值对进行排序，并对具有相同键的值进行合并，以减少数据传输量。这一步骤涉及复杂的排序和合并操作，是MapReduce的核心部分[^3^]。
Reducer任务
- 数据复制：Reducer从各个Mapper获取其负责分区的数据。这些数据可能已经进行了初步的排序和合并[^1^]。
- 归约处理：Reducer调用自定义的reduce方法对获取的数据进行最终处理，如求和、平均等操作，并将结果输出到HDFS中[^1^][^2^]。
总的来说，MapReduce通过将大规模数据处理任务分解为小的、可管理的子任务，利用分布式计算资源并行处理这些子任务，从而实现高效的数据处理。理解MapReduce的执行流程对于有效地使用Hadoop和其他大数据处理框架至关重要。
