MR大体流程图

此MR程序以wordcount为例
1、数据准备：如图所示，在HDFS中有一个1G的文件，HDFS中的的默认分块的大小为256M，分别存储在HDFS中的四个块中。在文件被分成块之后，不会直接被mapreduce处理。而是先由FileInputFormat进行切片。
2、在MR程序运行的过程中，会生成许多MapTask程序，MapTask的数量和“分片”的数量相同，一般来说，每个分片都有一个MapTask来执行。之所以进行分片，原因在于分片之后可以调整处理这个块的MapTask的数量。例如，当一个块比较大，而我们不想让一个MapTask处理这个块，而是由两个MapTask去处理。这时候可以把分片的大小调整为原来分块大小的二分之一。有一种特殊情况，即在分片的过程中，剩余文件大小 小于等于块大小的110%，会只切割成一个分片，因此，一个分片最大可以为一个块大小的110% 。
3、分片的大小默认等同于HDFS块的大小，不能设置为比HDFS的块大（源码限制），如果要自定义，就要设置其大小为HDFS块大小的n分之1，否则可能会引起数据转移。
4、在程序中具体是如何实现分片的，在MR程序中，在编写Job的过程中，我们会发现，有一个FileInputFormat，即输入格式化器，该类继承了InputFormat，继承该类的还有DBInputFormat等，该类主要负责的就是对HDFS上的数据进行分片，但注意，分片不是物理上的分片，而是逻辑上的划分，这是对我们要处理的数据，最后一次的抽象。
5、FileInputFormat在分片时，只要知道HDFS上块的元信息即可，记录下开始的位置和结束的位置以及长度即可。分片会形成一个分片的数组，因为我们的分片数量不确定，所以用一个数组存储分片最为稳妥。
6、分片之后我们就可以进行读取分片了，读取分片使用的默认类叫做LineRecordReader，即行记录读取器，他会从分片上（实际上还是分片对应的文件块上）一行一行读取 数据到MapTask中，如果读取到分片的最后一个字符且这个字符不是换行符，他会去下一个分片中去读取，直到读取到第一个换行符为止。这个分片上的MapTask就结束了。
7、Mapper指的是我们自定义的应用程序的类，MapTask指的是Mapper执行之后的程序。
8、在每个MapTask中，首先执行setUp方法（执行一次），然后是循环执行map方法（map()方法，执行次数不固定，和行数有关），最后执行的是cleanUp()方法（只执行一次）。

补充1：ReduceTask的数量有谁决定
事实上ReduceTask的数量是很难确定的，这跟具体业务中的key相关，但是这是有个极限的。如果在我们的业务中只有三个不重复key， 即使我们设置了四个Reducer进程，这样也是无效的，因为只有三个Key，总有一个Reducer会接收不到数据，无事可做，显然这样的设置是无用的。但如果我们的业务中有很多Key，这样我们手动设置合理的ReduceTask的数量这样就是有意义的。总结一句话，ReduceTask的数量由具体的业务有直接的关系。

补充2：如何解决数据倾斜的问题
如：我们有一个文件，大小为1T，该文件只有两个key，一个key中的数据有999G，另一个key中有1个G，这样我们在做WordCount时，就会造成一个ReduceTask任务过少，一个ReduceTask中的数据过多，但是任务根本无法完成。
这时我们可以采用自定义业务Key的方式解决这个问题，具体的实现方法如下：
通过生成随机数拼接带999G数据的key上，如随机数的数量为1000个（如0-999），通过这种方式，我们就生成了1000个不同的key，这时再做Reducer的时候，就不会出现数据倾斜了。