1.inputsplit：这是map端口接受数据的来源

每一个Split切片分配一个MapTask，默认情况下切片大小=blocksize(128M)，每一个文件都是单独进行切片的

通过RecordReader类，把每个InputSplit解析成一个个<k1,v1>。默认，框架对每个InputSplit中的每一行，解析成一个<k1,v1>。

这里的k1是每一行开头数据的偏移量，value就是每一行的数据

2.来到map阶段

map阶段将Split的内容读取后输出新的<k2,v2> v2的内容应该是<key1,1><key2,1>......

3.buffer in memory 缓存

每个map阶段的输出k-v对会存放到内存缓冲区,这是一个环形的内存缓冲区，用于存储map的输出，这是一个名叫KVbuffer的数组，默认大小100MB。一旦达到阀值0.8即80m,一个后台线程把内容溢写到(spilt)磁盘的指定目录（mapred.local.dir）下的一个新建文件中。

存储到磁盘又可以称为是数据落地

4.map的shuffer阶段 :分区,排序，合并溢出文件

partition分区：对于map输出的每一个键值对，系统都会给一个默认的partition，它的值是是通过计算key的哈希值再和ReduceTask的数量取模得到的，如果只有一个ReduceTask，那partition相当于是无效的.

sort排序：将同一partition的内容会根据key升序排序（字典顺序）

merge ：如果map阶段输出的数据量很大，将上面的溢写文件合并成一个 溢写文件存储在磁盘中，等待ReduceTask过来拉取

combine:这个操作在sort之后，可以将来自不同溢写文件的key合并，类似reduceTask中将<key1,{1,1,1,1,1}> 合并成<key1,5>方便reduce的操作，

但是也有注意的地方，使用combine后你必须要保证最终reduce输出的结果必须和原来一样，因为上面只是将了将key后面valueList的值相加，这当然不会有问题，如果是乘法除法求平均数等，combine的操作肯定是会影响最终结果的

5.reduce阶段的shuffer阶段：
reduce阶段的shuffle主要分为复制Map输出、排序合并两个阶段

copy:r map阶段的任务完成后，会通知TaskTracker状态更新，TaskTracker通知 JobTracker

reduce会定期向JobTracker获取Map的输出位置，然后将map输出的数据复制到本地

merge:这里与map阶段的merge类似，将多个map端copy来的数据先放进内存缓冲区，内存的数据到达阈值会写入磁盘中，最后合成总的溢写文件

6.接受输入文件后，

reduce执行分区排序合并,将输出结果保存到hdfs