1. 简介
MapReduce 是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算，它将数据集分割成小块，并行处理，最后合并结果，在MapReduce中，通常有以下几个步骤：Map、Shuffle、Sort、Reduce。
2. 顺序执行流程
MapReduce 的顺序执行流程如下：
1、Map 阶段：
输入数据被分割成多个小块。
每个Map任务处理一个数据块，并输出键值对（KeyValue Pair）。
2、Shuffle 阶段：
Map任务输出的键值对按照键（Key）进行排序和分组。
将具有相同键的键值对发送到同一个Reduce任务。
3、Sort 阶段：
在Shuffle阶段后，数据已经被分区到不同的Reduce任务中。
每个Reduce任务对它接收到的数据按键进行排序。
4、Reduce 阶段：
每个Reduce任务处理其分配到的所有键值对。
对每个键，Reduce任务将所有的值合并，并输出最终的键值对。
5、结果输出：
所有Reduce任务完成后，最终的输出结果被收集。
3. 顺序图
以下是一个简化的顺序图，展示了MapReduce的顺序执行流程：
++ ++ ++
| Map | | Shuffle | | Sort |
+++ +++ +++
| | |
| | |
V V V
+++ +++ +++
| Reduce 1 | | | Reduce 2 | | | Reduce 3 | |
+++ +++ +++
| | |
| | |
V V V
++ ++ ++
| 结果输出 | | 结果输出 | | 结果输出 |
++ ++ ++
4. 注意事项
MapReduce是设计为并行执行的，因此在实际应用中，通常会有多个Map和Reduce任务同时运行。
Shuffle和Sort阶段是为了确保Reduce任务可以正确地处理数据，它们是顺序执行的。
Map和Reduce任务的执行顺序取决于数据的分布和任务的调度。
通过上述流程和顺序图，可以清晰地理解MapReduce的顺序执行过程。
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