通过WourdCount程序示例：详细讲解MapReduce之Block+Split+Shuffle+Map+Reduce的区别及数据处理流程。
Shuffle过程是MapReduce的核心，集中了MR过程最关键的部分。要想了解MR，Shuffle是必须要理解的。了解Shuffle的过程，更有利于我们在对MapReduce job性能调优的工作有帮助，以及进一步加深我们队MR内部机理的了解。Shuffle到底是什么，自己在参考一位大牛两年前的博客，关于MR系列的文章中，才知道前辈什么时候已经开始相应的工作，真实佩服。这里通过对前辈的概念梳理，加上自己的见解，来尽可能的梳理清楚什么是Shuffle过程，什么是block，什么是split，揭开MR的神秘面纱。
在上篇博客中简单给出了Shuffle的概念，稍提了一下split，但没有谈block。在了解Shuffle之间我们要先了解一下block与split。这里的一片数据，你可以理解成一个split数据。但split和block的区别是什么？
http://www.2cto.com/database/201403/287758.html
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