mapreduce執行全流程：
nodemanager從
resourcemanager
那裡拿到
task
之後，就啟動乙個規定
cpu、記憶體的
container
用來執行
maptask。
那麼maptask就開始工作了，
maptask
通過inputformat
元件，從任務所指定路徑(如
:hdfs)
上開始讀取資料。需注意的是，他一次唯讀一行，讀完一行調一次使用者寫的
map方法，資料格式為
，其中k
為起始偏移量
(按位元組來算)，
v為那一行的內容。
經過使用者的
map邏輯處理後，通過上下文
context.write()
將處理後得到的
寫出去。
此時有乙個元件outputcollector將寫出的資料，寫到乙個環形緩衝區中，這個環形緩衝區可以實現非同步工作，提高了程式的工作效率。
這個環形緩衝區，預設當資料佔到80%的時候，就發生
split
溢位，溢位的時候通過
hashpartitioner
和key.compareto
進行分割槽、排序。於此同時，程式繼續往剩下的
20%寫
。如下圖：
溢位到檔案的時候，會呼叫使用者定義的combiner元件，對相同k的
v進行combiner
，然後再寫到檔案中去。這裡會源源不斷的溢位檔案，從上乙個溢位位置開始，每滿
80%就開始溢位。那麼就會有很多檔案，此時就會呼叫歸併排序，將他們歸併起來形成乙個大檔案。如果此時發現使用者定義了
combiner
，就會呼叫
combiner
形成最終的結果檔案。如下圖：
與此同時，還有很多maptask在執行，他們都執行完了後。
會知道，因為
時刻都在監控著這些
maptask
，他們一完成
馬上向resourcemanager
申請新的
container
來執行reduce
的任務。
nodemanager領取到任務後，首先從多個
maptask
reducetask
本地磁碟的工作目錄。然後進行歸併排序。
然後通過
groupingcomparaor(k,nextk)
元件，判斷哪些資料為一組
最後將資料傳給reduce邏輯處理，資料的格式為
，其中k
為一組<
k1,v1> 中的第乙個
k。邏輯處理後，
context.write()
寫出去，最後通過
outputformat
寫到hdfs上。
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