MapReduce的数据流程是怎样的？

MapReduce的数据流程如下：

输入数据切分

MapReduce将输入数据切分成若干个小块，并将每个小块分配给不同的计算节点进行处理。

Map阶段

每个计算节点读取分配给它的小块数据，将数据处理成键值对的形式，并将键值对输出到本地磁盘上。

Combine阶段

可选的组件，用于在Map和Reduce之间进行局部合并处理，减少数据的传输量和提高处理效率。

Shuffle阶段

MapReduce框架将Map节点输出的键值对按照键进行排序和分组，然后将同一个键值的数据发送给同一个Reduce节点进行处理。

Reduce阶段

Reduce节点对接收到的键值对进行处理，将相同键值的数据进行合并处理，并输出最终的结果。

输出结果

MapReduce将Reduce节点处理的结果输出到指定的输出文件或数据存储系统中。