回答你的问题，
首先，我们需要了解Map和缩减作业在按名称节点选择的某个数据节点上执行。所有节点都是hdfs的一部分。
所以，当我们说“Map函数输出将保存到数据节点本地磁盘”时，这意味着在执行Map之后，特定的数据节点将数据保存在本地磁盘上，对本地文件系统（比如unix）隐藏。它等待减速机读取并执行减速机阶段。Map程序的datanode keep data保存到作业完成。
现在，reducer（一些datanode通过namenode选择）执行reduce阶段。
根据我在写Map缩小作业时的理解，我们给出了输出路径。在这条路径下，它自身部分-nnnnn-r-00001..1000和日志驻留。

您必须知道虚拟概念和实际存储之间的区别。hdfs（hadoop分布式文件系统）只是指定数据如何存储在datanodes中。当您说将文件存储在hdfs中时，这意味着它实际上将被视为hdfs文件，但实际上存储在datanode的磁盘中。
让我们详细了解一下它是如何工作的：
hdfs作为一个块结构的文件系统：它将单个文件分解成固定大小的块（默认为64mbytes）。这些块存储在由一个namenode和几个datanode组成的计算机集群中。
namenode处理元数据结构（例如，文件和目录的名称）并控制对文件的访问它还执行诸如open/close/rename之类的操作。要打开文件，客户机将联系namenode并检索组成文件的块的位置列表。这些位置标识保存每个块的数据节点。然后，客户机直接从datanode服务器读取文件数据，可能是并行读取。namenode不直接参与此批量数据传输，将其开销保持在最低限度。
datanodes将负责服务读/写请求和块创建/删除/复制。因此hdfs系统中的每个块实际上都存储在datanode中。