SQL如何在Mapreduce执行
左边是数据表，右边是结果表，这条 SQL 语句对 age 分组求和，得到右边的结果表，到底一条简单的 SQL 在 MapReduce 是如何被计算， MapReduce 编程模型只包含 map 和 reduce 两个过程，map 是对数据的划分，reduce 负责对 map 的结果进行汇总。
select id,age,count(1) from student_info group by age首先看 map 函数的输入的 key 和 value，输入主要看 value，value 就是 user_info 表的每一行数据，输入的 value 作为map函数输出的 key，输出的 value 固定为 1，比如<<1,17>,1>。 map 函数的输出经过 shuffle 处理，shuffle 把相同的 key 以及对应的 value 组合成新<key,value集合>，从 user_info 表看出map输出 2 次<<1,17>,1>，那么经过 shuffle 处理后则会输出<<1,17>,<1,1>>，并将输出作为 reduce 函数的输入。
在 reduce 函数会把所有 value 进行相加后输出结果，<<1,17>,<1,1>>输出为<<1,17>,2>。 这就是一条简单 SQL 在 Mapreduce 执行过程，可能你会有点迷糊，在这里我画了一张流程图，结合流程图你会更加清楚。
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