MapReduce的大概流程：
（1）maptask从目标文件中读取数据
（2）mapper的map方法处理每一条数据，输出到文件中
（3）reducer读取map的结果文件，进行分组，把每一组交给reduce方法进行处理，最后输出到指定路径。
这是最基本的流程，有助于快速理解MapReduce的工作方式。
通过上面的几个示例，我们要经接触了一些更深入的细节，例如mapper的inputform中还有RecordReader、reducer中还有GroupingComparator。
下面就看一下更加深入的处理流程。
1、Maptask中的处理流程
（1）读文件流程
目标文件会被按照规划文件进行切分，inputformat调用RecordReader读取文件切片，RecordReader会生成key value对儿，传递给Mapper的mao方法。
（2）写入结果文件的流程
从Mapper的map方法调用context.write之后，到形成结果数据文件这个过程是比较复杂的。
context.write不是直接写入文件，而是把数据交给OutputCollector，OutputCollector把数据写入‘环形缓冲区’。‘环形缓冲区’中的数据会进行排序。
因为缓冲区的大小是有限制的，所以每当快满时（达到80%）就要把其中的数据写出去，这个过程叫做数据溢出。
溢出到一个文件中，溢出过程会对这批数据进行分组、比较操作，然后吸入文件，所以溢出文件中的数据是分好区的，并且是有序的。每次溢出都会产生一个溢出数据文件，所以会有多个。
当map处理完全数据后，就会对各个溢出数据文件进行合并，每个文件中相同区的数据放在一起，并再次排序，最后得到一个整体的结果文件，其中是分区且有序的。
这样就完成了map过程，读数据过程和写结果文件的过程联合起来如下图：
2、Reducetask的处理流程
reducetask去读每个maptask产生的结果文件中自己所负责的分区数据，读到自己本地。对多个数据文件进行合并排序，然后通过GroupingComparator进行分组，把相同key的数据放到一组。对每组数据调一次reduce方法，处理完成后写入目标路径文件。
3、整体流程
把map和reduce的过程联合起来：
