MapRedue详细工作流程
简述
（1）客户端submit之前获取待处理的数据信息，根据参数配置，形成一个任务分配的规划。
（2）提交切片信息到YARN（split.xml,job.split,wc.jar）
（3）由MRAPPMaster计算出MapTask的个数
（4）启动MapTask
（5）通过InputFormat拷贝数据，默认使用TextInputFormat
（6）执行用户自定义的Map（）方法
（7）写出数据到环形缓冲区
（8）环形缓冲区默认大小是100M，80%溢出文件。溢出文件之前对数据进行分区排序
（9）环形缓冲区溢写到文件中，此时的文件是分区且有序的
（10）对结果文件进行归并排序
（11）如果设置有合并操作，执行合并，合并之后再次进行归并
（12）所有的MapTask执行完成之后，启动相应数量的ReduceTask，并告知Reduce的操作范围（分区）
（13）Reduce拷贝Map端的输出文件，先拷贝到内存，内存不足，写入到磁盘
（14）合并文件，归并排序，进入Reduce方法
（15）如果设置了分组操作，进行分组（分组是为了让两个不相同的对象，
通过某一个条件让其认为是一个对象，从而进入到一个Reduce方法中）
（16）执行用户自定义的Reduce方法
（17）通过OutputFormat将执行的结果输出到文件中
1）maptask 收集我们的 map()方法输出的 kv 对，放到内存缓冲区中
2）从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件
3）多个溢出文件会被合并成大的溢出文件
4）在溢出过程中，及合并的过程中，都要调用 partitioner 进行分区和针对 key 进行排
序
5）reducetask 根据自己的分区号，去各个 maptask 机器上取相应的结果分区数据
6）reducetask 会取到同一个分区的来自不同 maptask 的结果文件，reducetask 会将这些
文件再进行合并（归并排序）
7）合并成大文件后，shuffle 的过程也就结束了，后面进入 reducetask 的逻辑运算过程
（从文件中取出一个一个的键值对 group，调用用户自定义的 reduce()方法）
3）注意
Shuffle 中的缓冲区大小会影响到 mapreduce 程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，
磁盘 io 的次数越少，执行速度就越快。
环形缓冲区的大小可以通过参数调整，参数：io.sort.mb 默认 100M。
本博客仅为博主学习总结，感谢各大网络平台的资料。蟹蟹!!