减少数据传输

Shuffle阶段是MapReduce的核心部分，主要负责数据的重新分配和排序。优化方法包括合理设置内存缓冲区大小、调整并行度、选择合适的排序算法等。

MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。它主要包括两个阶段：映射（Map）和归约（Reduce）。在Map阶段，输入数据被分成多个小块，每个小块由一个映射任务处理。映射任务将输入数据转换为一组键值对。在Reduce阶段，具有相同键的值被组合在一起，并由一个归约任务处理。归约任务将键值对集合归约为更小的数据集。，，本地_INPUT是指MapReduce作业的输入数据存储在本地文件系统中，而不是分布式文件系统（如HDFS）。这意味着MapReduce框架将在本地文件系统中读取和处理输入数据。