1、提交jar包程序到节点，想RM申请资源.
2、返回一个路径和一个task文件夹，task文件夹再这个路径中
3、转向hdfs文件存储系统找对应的文件，并对文件进行切片操作，然后会在task中创建jar（运行的java代码），job.split(文件的切片信息，默认情况下切片大小等于hdfs文件存储block大小，128M)，job.xml(里面包含job运行所需的配置)。
4、向RM（资源老大）申请运行ApplicationMaster(mapTask管理)程序
5、初始化一个task，并放入队列中，等待被领取
6、空闲的Nodemanager领取task任务
7、创建Container容器，并且配置cpu+ram等资源。
8、把上面的资源文件copy到NodeManager节点Container容器中，并根据jar开启ApplicationMaster(mapTask管理)，并根据切片（切片有多种方式，可以查看前几篇文档）信息分配需要几个MapTask（一个切片对应一个MapTask）
9、向RM申请需要多加几个MapTask容器
10、空闲的NameNode领取任务并创建容器（一个或多个）
11、ApplicationMaster(mapTask管理)向MapTask所在容器发送启动脚本
12、MapTask容器向HDFS中NameNode请求下载文件。
13、NameNode返回给MapTask容器文件的元数据信息。
14、MapTask容器向HDFS发送元数据信息。
15、对多个DateNode请求数据串行执行的（有的文件很大，可能分割成多个block存在不同的DateNode上），这里设计网络拓扑-节点距离计算会找寻最近的节点数据下载。
16、传输数据，读取文本，并转化为k，v对形式。
17、这里可以继承Mapper接口
18、Map方法中对（k，v）数据做自己的的业务逻辑，然后ConTest.write(k,v)输出。
19、通过OutPutController输出到环形缓冲区。
20、环形缓冲区默认大小100M，阈值是80%，根据分区，快排（详细可以查看大数据第六篇shuffle）
21、溢写到磁盘文件
22、多个溢写文件进行归并排序（分区的话，每个分区归并排序）
如果设置了Combainer合并的话这里也可以合并（减少网络传输）
23、通过网络传输把数据copy拉取到ReduceTask容器中（可能在同一节点，可能不在），先放在内存中（速度快），满了的话再写到磁盘中。
24、因为存在多个MapTask的输出，所以这里要进行归并排序
25、每次读一组（k，v）这里涉及hadoop为什么要默认对key排序，因为26步会获取相同key的values值，如果不排序每次都需要遍历查询，效率低。
26、Reduce方法中对（k，v）数据做自己的的业务逻辑，然后ConTest.write(k,v)输出
27、向HDFS中的NameNode请求写入数据。（涉及网络拓扑-节点距离计算）找最近的。
28、NameNode响应可以上传文件。
29、Reduce容器请求上传第一个Block（0~128M），NameNode返回DateNode节点1，2，3可以上传。
30、Reduce容器与DateNode请求建立传输通道，串联方式请求1到2到3
31、3到2到1分别作出应答。
32、串联方式开始传输数据1到2到3，这样就形成了3个副本。
33、完成后向ResourceManager注销自己的资源。
