1.MapTask运行机制
第一步： 读取文件
FileInputFormat切片机制：
切片：是将数据进行逻辑上划分成多个split。将每一个split分配给一个对应的maptask处理。block是HDFS上物理上存储的存储的数据，切片是对数据逻辑上的划分。两者之间没有关系，但划分的split的数量与block的数量相等。
我们通常利用FileInputFormat的子类TextInputFormat将文件从磁盘进行读取，并将数据解析成key-value对。通过 getSplit对读取的文件进行切片，切片的数量与block的数量一致，大小默认为128M。RecorderReader对象将对文件按行读取，以\n 作为分隔符，解析成key-value对。key代表行偏移量，value 表示这一行文本内容。
第二步：自定义map逻辑生成key-value对
读取切片中的key，value到自定义的mapper中，重写map函数，对解析成的key，value对进行操作。生成新的key，value对。RecoderReader读取一行执行一次。
第三步：分区
Hadoop提供Partitioner接口进行分区，根据key，value及reduce的数量决定要输出数据，应交由哪个reduceTask进行处理。默认使用HashPartitioner，返回 (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;值决定分区。
第四步：数据写入环形数据缓冲区
将map逻辑后产生的key-value由OutpCollector.collect()写入内存中的环形数据缓冲区。 缓冲区的作用是减少对磁盘的操作。key-value对会被序列化成字节数组和分区后的结果一起存入缓冲区，缓冲区其实相当于一个字节数组。缓冲区的大小限制是100M.当缓冲区的数据大小达到了阈值80%，也就是80M时，会发生“溢写”，会将这80M的数据写到临时磁盘文件中。由单线程执行溢写时，不影响数据的继续存储。当溢写线程启动后，需要对key进行排序。
第五步：规约
当发生溢写，并对序列化的key进行了排序后，实现Combiner，将相同的key的value合并，减少写到磁盘的数据量，Combiner 会优化 MapReduce 的中间结果。
第六步：数据溢出到磁盘
数据处理之后，会将产生的多个磁盘临时文件进行合并 ，生成一个大文件，写入磁盘。并且为这个文件提供了一个索引文件，以记录每个 reduce 对应数据的偏移量。
2.ReduceTask运行机制
1）.向maptask拷贝数据，拉取属于属于reducetask自己的数据
2）.合并排序。把分散的数据合并成一个大的数据后，还会再对合并后的数据排序。合并可能在内存中，也可能在磁盘中，取决于文件的大小，文件的大小小于内存的就会在内存中运行，大于则会在磁盘中运行。
3).调用reduce逻辑
4).数据输出
