MapReduce特点：
高容错性：
Hadoop集群是分布式搭建和部署的，任何单一机器节点宕机了，它可以把上面的计算任务转移到另一个节点上运行，不影响整个作业任务的完成，过程
完全是由Hadoop内部完成的。
适合海量数据的离线处理：
可以处理GB，TB和PB级别的数据量
其他的框架如spark，flink都是基于内存，速度快，但是不如MapReduce稳定。
MapReduce局限性：
实时计算性能差：
MapReduce主要应用于离线作业，无法做到秒级或者亚秒级的数据响应
不能进行流式计算：
流式计算特点是数据源源不断的计算，并且数据是动态的；而MapReduce作为一个离线计算框架，主要是针对静态数据的，数据是不能动态变化得。
shuffle 洗牌，排序
MAP执行过程：
内存缓冲区满了就写入磁盘
Reduce执行过程： MapTask数据合并
Shuffle过程：
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