在深厚入解析MapReduce干活流程之前，我们先了解一下MapReduce的基本概念。MapReduce是一种用于巨大规模数据处理的编程模型，它将麻烦的数据处理任务分解为两个基本上阶段：Map和Reduce。这种模型特别适合于分布式计算，基本上原因是它能够高大效地处理海量数据。

Map阶段解析

在Map阶段， 输入数据被划分为若干个细小的数据块，个个数据块由一个Map任务处理。Map任务将数据块转化为一系列键值对，并输出为一个新鲜的键值对序列。这一阶段的核心操作是数据的映射和转换。

Shuffle和排序详解

Shuffle是MapReduce框架中一个关键步骤， 它负责将Map输出的键值对按照键进行分组，将同一组内的记录发送给同一个Reduce任务进行处理。这一过程类似于洗牌和发牌，确保数据在Reduce阶段能够正确合并。

Reduce阶段解析

Reduce阶段的处理对象是Map阶段输出的键值对序列。Reduce任务将同一组内的记录进行合并，形成一个更细小的序列，直至处理完全部的记录。这一阶段的核心操作是数据的合并和。

Combiner优化

为了少许些Reduce任务的负担， 能在Map输出的键值对序列传输到Reduce之前，在Map本地进行一些合并操作。这种方式称为Combiner，它能在一定程度上搞优良MapReduce任务的效率。

MapReduce作业提交

MapReduce作业提交能通过命令行或代码方式进行。命令行方式用Hadoop自带的hadoop命令， 而代码方式则需要创建一个配置对象，指定Hadoop集群地址、作业名等，然后将MapReduce任务的输入输出路径和类名封装到一个Job对象中，再说说通过job.waitForCompletion方法提交作业。

MapReduce干活流程的深厚入解析不仅有助于搞懂其核心概念，还能在实际应用中发挥关键作用。通过对MapReduce干活流程的详细了解，我们能更优良地利用这一编程模型来处理巨大规模数据集。

因为巨大数据时代的到来MapReduce在处理海量数据方面的优势愈发明显。以后MapReduce将接着来在分布式计算领域发挥关键作用。欢迎用实际体验验证我们的观点。