Как работает MapReduce при обработке партиционированного файла: что происходит на этапах Map, Shuffle и Reduce?

MapReduce — это модель программирования для обработки больших данных, состоящая из двух основных стадий: Map и Reduce.

На стадии Map входные данные разбиваются на ключ-значение пары, которые обрабатываются параллельно. Каждая Map-функция преобразует входные данные в промежуточные пары ключ-значение.

Стадия Reduce собирает все промежуточные значения с одинаковым ключом и агрегирует их, выполняя сводную операцию (например, суммирование, подсчет, объединение).

Пример: подсчет количества слов в большом тексте.

• Map: для каждого слова emit (слово, 1)
• Shuffle: группировка по слову
• Reduce: суммирование всех единиц для каждого слова

Таким образом, Reduce агрегирует данные, полученные от Map, и формирует итоговый результат.