目录
1.总的图解（❤❤❤最重要❤❤❤）
Map阶段总结：（重要）
reduce阶段总结（重要）
shuffle过程总结（重要）
1.总的图解
图解：
2.Map阶段
我们可以看上面这幅图片，一个文件被切分成不同的block，每一个block分别有个MapperTask处理，MapperTask处理其实就是在运行我们的map方法，每一个MapperTask经过处理之后，进入shuffle阶段，shuffle阶段可以对我们数据进一步处理。处理完成之后交给后面的ReduceTask，ReduceTask执行我们的reduce方法，拿到数据之后，ReduceTask再一次对数据进一步处理，每个ReduceTask会产生一个结果文件，文件以part开头。
Map阶段总结：
总结：
详细步骤：
可配置的参数：
3.Reduce阶段
reduce阶段图示：
reduce阶段总结
详细步骤：
4.shuffle过程
map 阶段处理的数据如何传递给 reduce 阶段，是 MapReduce 框架中最关键的一个流 程，这个流程就叫 shuffle。
shuffle: 洗牌、发牌 ——（核心机制：数据分区，排序，分组，规约，合并等过程）。
shuffle中，分区、规约、排序在map阶段，排序/分组在reduce阶段
shuffle过程图示
shuffle过程总结
shuffle 是 Mapreduce 的核心，它分布在 Mapreduce 的 map 阶段和 reduce 阶段。一般 把从 Map 产生输出开始到 Reduce 取得数据作为输入之前的过程称作 shuffle。