一、Map过程解析

1. Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入的InputSplit中解析出一个个key/value。
2. Map阶段：将解析出的key/value交给用户编写的Map()函数处理，并产生一系列的key/value。
3. Collect阶段：在用户编写的map()函数中，数据处理完成后，一般会调用outputCollector.collect()输出结果，在该函数内部，它会将生成的key/value分片（通过调用partitioner），并写入一个环形缓冲区（该环形缓冲区的大小为100M）
4.  Spill阶段：即”溢写“，当缓冲区快要溢出时（默认达到缓冲区大小的80%），会在本地文件系统创建一个溢写文件，将该缓冲区的数据写入到这个文件。
5. Combine阶段：当所有的数据处理完成以后，MapTask会对所有临时文件进行一次合并，以确保最终只会生成一个数据文件。

 将数据写入本地磁盘前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。
写入磁盘之前，线程会根据 ReduceTask 的数量，将数据分区，一个 Reduce 任务对应一个分区的数据。
这样做的目的是为了避免有些 Reduce 任务分配到大量数据，而有些 Reduce 任务分到很少的数据，甚至没有分到数据的尴尬局面。
如果此时设置了 Combiner ，将排序后的结果进行 Combine 操作，这样做的目的是尽可能少地执行数据写入磁盘的操作。

二、ReduceTask

 

1. Copy阶段：Reduce会从各个MapTask上远程复制一片数据（每个MapTask传来的数据都是有序的），并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中；
2. Merge阶段：在远程复制数据的同时，ReduceTask会启动两个后台进程，分别对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或者磁盘文件过多；
3. Sort阶段：用户编写reduce()方法，输入数据是按key进行聚集的一组数据
4. Reduce阶段：对排序后的键值对调用reduce()方法，键相等的键值对调用一次reduce()方法，每次调用会长生零个或者多个键值对，最后把这些输出的键值对亵渎到hdfs上；
5. Write阶段：reduce()函数将计算结果写到HDFS上。