MapTask:
读取数据：①一个MapTask处理一片数据,需要InputFormat来读取切片中的数据
Map阶段： ②将数据读取为每一对Key-value，每一对Key-value都会经过map方法处理
收集阶段： ③ context.write(keyOut,valueOut)！先将已经write的key-value攒起来！
攒到一定数量，将这部分key-value溢写到磁盘
溢写阶段： ④ 主要是将key-value溢写到磁盘保存为一个临时文件
官方将MapTask分为两个阶段：
①Map: 从读取数据，到进入Map()处理，到收集
②Sort： 从收集后到溢写
ReduceTask：
官方将MapTask分为三个阶段：
①copy : 每个ReduceTask只负责处理一个分区，启动一个shuffle进程，从所有的MapTask中拷贝自己处理的
分区的内容
②sort: 将所有的MapTask分区的内容，进行合并(merge)，保证合并后的数据是有序的，方便处理！
会对所有的数据进行排序(sort)。
③reduce : 进入reducer，对数据进行处理！
在进入reducer之前，会获取key的分组比较器！
使用分组比较器，对所有的key-value进行分组操作！有相同key的value会被分配到一组！
进入reducer方法进行处理，处理后，使用OutPutFormat将处理后的key-value写到一个文件中！
为了方便记忆，Map Task 可分解为Read，Map，Collect，Spill，Combine五个阶段，将Reduce Task 分解为Shuffle，Merge，Sort，Reduce和Write五个阶段。
在MapReduce计算框架中，一个应用程序被化成Map和Reduce两个计算阶段，它们分别由一个或者多个Map Task和Reduce Task组成。其中，每个Map Task处理输入数据集合中的一片数据（split），产生若干数据片段，并将之写到本地磁盘上，而Reduce Task 则从每个Map Task上远程拷贝一个数据片段，经分组聚集和规约后，将结果写到HDFS中。总体上看，Map Task与Reduce Task 之间的数据传输采用了pull模型。为了提高容错性，Map Task将中间计算结果存放到本地磁盘上，而Reduce Task则通过Http协议从各个MapTask端拉取（pull）相应的待处理数据。为了更好地支持大量Reduce Task并发从Map Task端拷贝数据，Hadoop采用了Netty作为高性能网络服务器。
对于map task而言，它的执行过程概述为：首先，通过用户提交的inputformat将对应的inputsplit解析成一系列key/value，并依此交给用户编写的map()函数处理；接着按照指定的partitioner对数据分片，以确定每个key/value将交给哪个reduce task处理；之后将数据交给用户定义的combiner进行一次本地规约(如果用户没有定义直接跳过)；最后将处理结果保存到本地磁盘上。
对于reduce task而言，由于它的输入数据来自各个map task，因此首先需要通过http 请求从各个已经运行完成的map task上拷贝对应的数据分片，待所有数据拷贝完成后，在以key为关键字对所有数据进行排序，通过排序，key相同的记录聚集到一起形成若干分组，然后将每组数据交给用户编写的reduce()函数处理，并将数据结果直接写到hdfs上作为最终输出结果。
1.Map Task详细流程
1) Read阶段：Map Task通过InputFormat，从split中解析出一系列<key,value>.
2) Map阶段:将解析出的<key ,value>依次交给用户编写的map（）函数处理，并产生一系列新的<key,value>
3) Collect阶段：在map函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollector.collect()输出结果，在该函数内部，它将<key,value>划分成若干个数据分片（通过调用Partitioner），并写入到一个环形内存缓冲区中。
4） Spill阶段：即“溢写”，当环形缓冲区满后，MapReduce将数据写到本地磁盘上，生成一个临时文件。需要注意的是，将数据写入到本地磁盘之前，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。
Map Task为何将处理结果写入本地磁盘？该问题实际上波爱护两层含义，即处理结果为何不写入内存，或者直接发送给Reduce Task？首先，Map Task不能讲数据写入内存，因为一个集群中可能会同时运行多个作业，而每个作业坑你分多批运行Map Task，显然，将结果直接写入内存会耗光机器的内存；其次，MapReduce采用的是懂得调度策略，这意味着。一开始只有Map Task执行，而Reduce Task则处于未调度状态，因此无法将MapTask计算结果直接发送给Reduce Task。将Map Task 写入本地磁盘，使得Reduce Task执行失败时可直接从磁盘上再次读取各个Map Task 的结果，而无需让所有Map Task重新执行。总之，Map Task 将处理结果写入本地磁盘主要目的是减少内存存储压力和容错。
5）Combine节点：当所有数据处理完成后，Map Task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。
每个Map Task为何最终只产生一个数据文件？如果每个Map Task 产生多个数据文件（比如每个Map Task为每个Reduce Task产出一个文件），则会生成大量中间小文件，这将大大降低文件读取性能，并严重影响系统扩展性（M个Map Task和R个Reduce Task可能产生M*R个小文件）
2.Reduce Task 详细流程
1）Shuffle阶段：也称为Copy阶段，Reduce Task从各个Map Task上远程拷贝一篇数据，并根据数据分片大小采取不同操作，如果其大小超过一定阀值，则写到磁盘上，否则，直接放到内存。
2）Merge阶段：在远程拷贝数据的同时，Reduce Task启动了两个后端线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用量过多或磁盘上文件数据过多
3）Sort阶段：按照MapReduce语义，用户编写的reduce（）函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一起，Hadoop采用了基于排序的策略，由于各个Map Task已经实现对自己的处理结果进行了局部排序，因此Reduce Task只需对所有数据进行一次归并排序即可。
4）Reduce阶段：在该阶段中，Reduce Task将每组数据一次交给用户编写的reduce（）函数处理
5）Write阶段：将reduce（）函数输出结果写到HDFS上
