MapReduce执行流程（图解+注解）

1.Map阶段：

1.对文件进行逻辑切片split，默认大小为hdfs块大小，每一块对应一个mapTask；
2.对切片中的数据按行读取，解析返回形式，key为每一行的偏移量，value为每一行的数据；
3.调用map方法处理数据，读取一行调用一次；
4.对map方法计算的数据进行分区partition，排序sort；
默认不分区，因为只有一个reduceTask处理数据，分区数=reduceTask数，计算规则：key的hash值对reduce取模，保证相同key一定在同一分区
5.map输出数据一同写入到数据缓冲区，达到一定的条件溢写到磁盘
6.spill溢出的文件进行combiner规约，combiner为map阶段的reduce，并不是每个mapTask都有该流程，对于combine需要慎用，例如：求平均数，如果提前combine则会导致最终的计算结果不一致
7.对所有溢出的文件（分区且有序）进行最终merge合并，成为一个大文件

2.Reduce阶段：

1.从MapTask复制拉取其对应的分区文件
2.将copy的数据进行merge合并，再对合并后的数据排序，默认按照key字典序排序
3.对排序后的数据调用reduce方法