job任务执行流程
1.run job阶段
①收集整个job的环境信息（比如通过conf设定的参数，还有mapperClass,reducerClass,以及输出kv类型）
②会计算当前job的切片数量（切片不同等切块，用FileSplit：path start length）
③检测环境信息的合法性，以及输入和输出的路劲合法性。
2.如果第一步的检测通过之后，会去找JobTracker，为当前的job申请jobid，用于标识job。jobid是全局唯一的，目的是管理job，因为整个集群同一时间内可能跑多个job。
3.JobClient收到jobid，就将此job的运算资源（①conf.xml ②summary ③jar 包）
提交到HDFS上，目录路径：/tmp/hadoop-yarn/history/done_intermediate/root
conf.xml：存储的是job的环境配置信息
summary:jobid，mapTask数量和reduceTask数
jar包:程序员写的代码
4.JobClient 做submit job动作，底层是把第三步的job的资源路径信息告知给JobTracker。
5.6 去HDFS上拿取job的运算资源，然后做job的初始化，查看配置信息，以及拿到job的切片数量（本地目的是获取有几个mapTask）
7.任务的领取，底层要满足数据本地化策略，节省集群的带宽---：因为MapTask读取文件是按行读取，所以必须要保证读取的是完整一行。底层会发生一个位置追溯的动作，此过程不可避免的会发生网络数据的传输，但数据量很小。
8.去HDFS获取job 的运算资源（主要是jar包），然后结合代码来处理数据了。
这里体现了Hadoop的思想：移动的是运算，而不是数据。目的也是节省集群带宽
9.10启动JVM进程,执行MapTask或ReduceTask。
注意：MapTask任务的数量=job的切片数量
分区机制
1.一个Job的ReduceTask数量，默认就1个。
2.习惯上，把reduceTask叫做分区，即有几个reduceTask，就有几个分区。
3.Hadoop底层有一个默认的分区器（HashPartitioner），此分区器的作用可以确保相同的Mapper输出key落到同一个分区（reduceTask)里。
4.最后的结果文件数量=分区（reduceTask）数量，即每个结果文件存储的是对应分区的结果数据。
5.因为底层用的是简单hash算法，所以会产生数据倾斜，有时会产生某个结果文件数据很少或没有的情况。
6.如果最后想多个结果文件的结果合并在一起，