MapReduce 中的数据流转过程：Shuffle 阶段的秘密 (一场数据变形记) 各位观众，各位技术爱好者，大家好！今天，我们不聊诗和远方，咱们来聊聊大数据背后的“搬运工”—— MapReduce。大家肯定都听说过 MapReduce 的大名，它是 Hadoop 框架的核心，能把海量数据拆解、处理，最终得出我们想要的结果。但是，MapReduce 内部到底是怎么运转的呢？数据就像一群调皮的孩子，从一个地方跑到另一个地方，它们到底经历了什么？ 今天，我们就聚焦 MapReduce 数据流转过程中最神秘、最复杂、也是最关键的一环：Shuffle 阶段！把它扒得干干净净，让它无处遁形！😎 一、故事的开始：Map 阶段 – 数据拆分的狂欢 想象一下，你有一座金矿，里面藏着数不清的金子（数据）。你一个人肯定挖不过来，怎么办？ 找一群矿工（Mapper）！让他们各自负责一部分矿区，把挖出来的金子（数据）按照某种标准（key）分拣好。 这就是 Map 阶段要做的事情： 数据分片 (Splitting): 首先，Hadoop 会把输入数据切分成多个小块，每个小块叫做一个 Split。 就像把一个大 …