# 如何进行MapReduce框架的工作原理图分析
## 一、MapReduce核心流程概述
MapReduce是分布式计算的经典框架，其工作原理可分为三个阶段：
1. **Map阶段**：输入数据被分割为键值对（<k1,v1>），由多个Mapper并行处理，输出中间键值对（<k2,v2>）
2. **Shuffle阶段**：通过Partitioner将中间结果按Key分组，排序后传输到Reducer节点
3. **Reduce阶段**：对相同Key的值进行聚合运算，生成最终结果（<k3,v3>）
## 二、关键组件图解分析
```mermaid
graph LR
A[Input Split] --> B(Map Task)
B --> C[<k2,v2>]
C --> D[Partitioner]
D --> E[Sort/Merge]
E --> F(Reduce Task)
F --> G[Output]
典型应用案例（如WordCount）的流程图可直观展示：
- Map阶段拆分单词为
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