一、Map Reduce主要阶段
二、词频统计示例
0.MapReduce 词频统计(Word Count)示例图
1. Input 阶段（输入阶段）
输入数据是一段文本，如下：
Hadoop is a big data framework.
Hadoop can store vast data.
Hadoop processes big data.
Hadoop can analyze vast data.
Hadoop is easy.
2. Split 阶段（数据分割阶段）
输入数据被切分为更小的部分 ，每个部分对应一行文本。
作用： 将输入数据分配给不同的 Mapper 任务，实现并行处理。
Split 1: Hadoop is a big data framework.
Split 2: Hadoop can store vast data.
Split 3: Hadoop processes big data.
Split 4: Hadoop can analyze vast data.
Split 5: Hadoop is easy.
3. Mapper Phase（映射阶段）
每个 Mapper 任务读取一个输入块，应用用户定义的 Map 函数。
Map 函数会将输入文本解析为单词，并为每个单词输出一个键值对 （Key-Value Pair），形式为 <单词, 1>。
**例如：
-
输入：Hadoop is a big data framework.
-
输出：<Hadoop, 1>, <is, 1>, <a, 1>, <big, 1>, <data, 1>, <framework, 1>
作用：**Map 阶段的任务是将原始数据转化为键值对，并提取有用信息。Mapper 输出：
Split 1: <Hadoop, 1>, <is, 1>, <a, 1>, <big, 1>, <data, 1>, <framework, 1>
Split 2: <Hadoop, 1>, <can, 1>, <store, 1>, <vast, 1>, <data, 1>
Split 3: <Hadoop, 1>, <processes, 1>, <big, 1>, <data, 1>
Split 4: <Hadoop, 1>, <can, 1>, <analyze, 1>, <vast, 1>, <data, 1>
Split 5: <Hadoop, 1>, <is, 1>, <easy, 1>
4. Shuffle and Sort 阶段（洗牌和排序阶段）
洗牌（Shuffle）：
将 Mapper 阶段输出的键值对，根据键（单词）进行分组 。
所有相同键的键值对被发送到同一个 Reducer 任务。
例如：来自不同 Mapper 的 <Hadoop, 1> 被收集到一起：<Hadoop, [1, 1, 1, 1, 1]>
排序（Sort）：
对每个键值对按照键排序（升序）。
图中展示了 Hadoop、is、a 等单词被分组和排序。
作用：实现数据分布和排序，为 Reduce 阶段的处理做好准备。
5. Reduce Phase（归约阶段）
Reduce 函数对每个键及其关联的值列表进行聚合计算。
**示例：
- 输入：<Hadoop, [1, 1, 1, 1, 1]>
- Reduce 计算：对列表中的值进行累加：1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 5
- 输出：<Hadoop, 5>**
其他 Reduce 结果：
-
<is, 2>
-
<a, 1>
-
<big, 2>
-
<data, 4>
-
<framework, 1>
-
<easy, 1>
作用：Reduce 阶段将分组后的数据进行汇总、聚合、统计，生成最终结果。
6. output阶段（输出阶段）
a, 1
analyze, 1
big, 2
can, 2
data, 4
easy, 1
framework, 1
Hadoop, 5
is, 2
processes, 1
store, 1
vast, 2
三、过程总结
