从图中可以看出，map阶段的shuffle:
例如word count,当内存缓冲区满的时候会写到磁盘，一个spill，每个spill，进行分区，排序，最后将同一个分区word合并在一起，写入到磁盘中
reduce阶段：将不同map的相同分区的部分，进行merge，最后结果为reduce的输入
hive: Hive可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行，通过自己的SQL去查询分析需要的内容，这套SQL 简称Hive SQL.而mapreduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。
I1. 顺序
SQL的执行顺序：
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第一步：执行FROM
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第二步：WHERE条件过滤
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第三步：GROUP BY分组
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第四步：执行SELECT投影列
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第五步：HAVING条件过滤
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第六步：执行ORDER BY 排序