💻 MapReduce的4个阶段 🌟

在大数据的世界里，MapReduce是一种非常流行的分布式计算框架。它通过将任务分解为多个阶段来高效处理海量数据。让我们一起来看看它的四个关键阶段吧！🔍

第一阶段是 Map阶段 🎯。在这个阶段，输入的数据被分割成小块，并由多个节点并行处理。每个节点会对数据进行筛选和映射，生成键值对形式的中间结果。就像一个高效的工厂生产线，每个环节都在忙碌地工作。

接着是 Shuffle阶段 📝。这是MapReduce的核心部分之一。在这一阶段，系统会将Map阶段产生的中间结果按照键进行分组和传输，确保相同键的数据被发送到同一个节点上。这一步就像是整理文件，让相关的数据集中在一起。

第三个阶段是 Reduce阶段 ✨。在这里，所有与同一键相关的结果会被汇总和处理，最终生成最终输出。Reduce节点会接收来自Shuffle阶段的数据，并执行用户定义的操作，比如求和、计数等。

最后是 Output阶段 📁。经过Reduce阶段处理后的结果会被写入到最终的存储介质中，比如HDFS（Hadoop分布式文件系统）。这样，整个流程就圆满完成了！

通过这四个阶段，MapReduce能够轻松应对大规模数据的处理需求，为大数据分析提供了强大的支持！💪