Mapreduce的运行机制，按照时间顺序包括（）。

Mapreduce的运行机制，按照时间顺序包括（）。

A、shuffle阶段

B、reduce阶段

C、combiner阶段

D、输入分片

E、map阶段

正确答案：ABCDE

答案解析：MapReduce的运行机制按照时间顺序包含以下几个关键阶段：

输入分片（InputSplit）（D选项）：

在MapReduce作业开始时，首先要对输入数据进行分片。输入数据通常是存储在HDFS上的大文件，系统会根据文件大小和设定的分片大小（默认块大小）将文件划分为多个输入分片。每个分片会分配给一个Map任务处理，这样可以实现并行处理，提高处理效率。例如，一个100GB的文件，若分片大小设定为128MB，那么大约会被分成782个分片。这些分片只是逻辑上对数据的划分，并不实际存储数据。

map阶段（E选项）：

每个Map任务处理一个输入分片的数据。在map阶段，开发人员编写的map函数会对输入分片中的每一条数据记录进行处理，将其转换为一组

combiner阶段（C选项）：

combiner是一个可选阶段，它在map阶段之后、reduce阶段之前执行。combiner的作用是对map输出的键值对进行本地聚合，以减少数据在网络上的传输量。它会对map输出的具有相同key的value进行合并操作，其处理逻辑与reduce函数类似，但只在单个Map任务的输出数据上执行。例如，在单词计数任务中，combiner可以先对同一个Map任务输出的相同单词的计数值进行累加，将<单词，[1，1，1]>合并为<单词，3>，这样在传输到reduce阶段的数据量就会大大减少。

shuffle阶段（A选项）：

shuffle阶段主要负责将map阶段输出的数据进行整理、排序，并分发到各个reduce任务中。在这个阶段，首先会对map输出的键值对按照key进行排序，然后根据key的哈希值将数据分区，每个分区对应一个reduce任务。这样相同key的数据会被发送到同一个reduce任务中进行处理。例如，在单词计数任务中，所有单词为“apple”的键值对都会被发送到同一个reduce任务。shuffle阶段涉及到数据在不同节点之间的网络传输，是MapReduce性能的关键影响因素之一。

reduce阶段（B选项）：

每个reduce任务接收来自shuffle阶段的一个或多个分区的数据。在reduce阶段，开发人员编写的reduce函数会对具有相同key的所有value进行处理，通常是进行聚合操作，生成最终的输出结果。例如，在单词计数任务中，reduce函数会将接收到的所有<单词，计数值列表>中的计数值进行累加，得到每个单词在整个输入数据中的总出现次数，并输出最终的<单词，总次数>键值对。Reduce任务的数量可以由用户在作业提交时指定。