概述
MR（MapReduce）是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。它通过Map和Reduce两个主要阶段来处理数据，是大数据处理的基础框架之一。本篇文章将通过一幅图解，详细展示MR的运行奥秘和流程。
图解MR运行流程
graph LR
A[输入数据] --> B{Map阶段}
B --> C{分片数据}
C --> D[Mapper处理数据]
D --> E{输出键值对}
E --> F{Shuffle阶段}
F --> G{键值对分组}
G --> H{Reduce阶段}
H --> I{Reducer处理数据}
I --> J[输出最终结果]
详细步骤说明
输入数据：MR首先从HDFS（Hadoop分布式文件系统）或其他数据源读取输入数据。
Map阶段：Map任务接收输入数据，将其分割成小块，并对其中的每一条记录进行处理，输出键值对。
分片数据：输入数据被分片，每个分片由一个Mapper处理。
Mapper处理数据：每个Mapper独立地对分配给它的数据分片进行处理，并生成中间键值对。
输出键值对：处理后的数据作为中间结果输出。
Shuffle阶段：中间键值对按照键值对的键进行分组和排序，为Reduce阶段做准备。
键值对分组：具有相同键的键值对被分组到一起，以便Reducer可以按键聚合数据。
Reduce阶段：Reducer接收来自各个Map任务的分组后的键值对，并执行聚合、计算等操作，输出最终结果。
Reducer处理数据：每个Reducer独立地处理它收到的数据。
输出最终结果：最终结果被存储在HDFS或其他存储系统中，或输出到其他处理流程。
总结
通过以上图解和步骤说明，我们可以清晰地看到MR的运行奥秘和流程。MapReduce通过将数据分割、处理和聚合，实现了大规模数据集的高效处理，是大数据领域的重要技术之一。