简述简述MapReduce工作原理（第2版） ？

MapReduce是Hadoop平台的核心组件之一，主要负责处理并行编程中的分布式存储、工作调度、负载均衡、容错及网络通信等复杂工作。其工作原理高度抽象为两个主要函数：Map和Reduce。

首先，Map阶段负责将作业分解成多个任务。具体来说，Map函数会接收一组输入数据，然后产生一组中间键值对。这些键值对会被临时存储在本地，等待进一步的处理。

接着，MapReduce的shuffle机制开始工作。shuffle机制是MapReduce框架中最关键的一个流程，负责将Map阶段输出的处理结果数据分发给Reduce阶段。在分发的过程中，数据会按照key进行分区和排序，以确保相同的key值被发送到同一个Reduce任务中。

然后，Reduce阶段负责将分解后多任务处理的结果汇总起来。Reduce函数会接收一个key和一组value的列表，然后对这组数据进行处理，并产生一组输出键值对。这些输出键值对就是MapReduce作业的最终结果。

在MapReduce运行过程中，有三类主要的进程：MrAppMaster、MapTask和ReduceTask。MrAppMaster负责整个程序的过程调度及状态协调，确保各个任务能够正确、有序地执行。MapTask和ReduceTask则分别负责Map阶段和Reduce阶段的实际计算工作。

此外，JobTracker和TaskTracker也扮演着重要的角色。JobTracker主要负责资源监控管理和作业调度，它会跟踪任务的执行进度、资源使用量等信息，并将这些信息告诉任务调度器。TaskTracker则是JobTracker与Task之间的桥梁，主动与JobTracker通信，接收作业并执行每一个任务。

总的来说，MapReduce工作原理是通过Map阶段将作业分解成多个任务，然后利用shuffle机制将处理结果数据分发给Reduce阶段进行汇总，最终得到作业的输出结果。在这个过程中，Hadoop平台通过其分布式文件系统和分布式计算框架，实现了对大规模数据的并行处理和分析。