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MapReduce工作原理涉及将大数据集分割成小块并行处理。Map任务读取数据块并输出中间键值对，而Reduce任务则处理这些排序后的数据以生成最终结果。MapTask工作包括读取数据、应用Map函数、收集输出、内存溢出时写入磁盘以及可选的Combiner局部聚合。ReduceTask工作则涉及接收数据、合并排序、处理数据以及写入结果。Shuffle作为核心环节，负责Map输出到Reduce的传输，确保数据全局排序和准确处理，从而实现作业的高效完成。
MapReduce工作原理涉及将大数据集分割成小块并行处理。Map任务读取数据块并输出中间键值对，而Reduce任务则处理这些排序后的数据以生成最终结果。MapTask工作包括读取数据、应用Map函数、收集输出、内存溢出时写入磁盘以及可选的Combiner局部聚合。ReduceTask工作则涉及接收数据、合并排序、处理数据以及写入结果。Shuffle作为核心环节，负责Map输出到Reduce的传输，确保数据全局排序和准确处理，从而实现作业的高效完成。