1、Map任务处理
1.1 读取HDFS中的文件。每一行解析成一个<k,v>。每一个键值对调用一次map函数。
<0,hello you> <10,hello me>
1.2 覆盖map()，接收1.1产生的<k,v>，进行处理，转换为新的<k,v>输出。
<hello,1> <you,1> <hello,1> <me,1>
1.3 对1.2输出的<k,v>进行分区。默认用hash分区。
1.4 对不同分区中的数据进行排序（按照k）、分组。分组指的是相同key的value放到一个集合中。
排序后：<hello,{1,1}><me,{1}><you,{1}>
1.5 （可选）对分组后的数据进行归约。
2、Reduce任务处理
2.1 多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点上。（可以进行shuffle）
2.2 对多个map的输出进行合并、排序。覆盖reduce函数，接收的是分组后的数据，实现自己的业务逻辑，
<hello,2> <me,1> <you,1>
处理后，产生新的<k,v>输出。
2.3 对reduce输出的<k,v>写到HDFS中。
shuffle可分为map端和reduce端
Map端：
1、在map端首先接触的是InputSplit，在InputSplit中含有DataNode中的数据，每一个InputSplit都会分配一个Mapper任务，Mapper任务结束后产生<K2,V2>的输出，这些输出先存放在缓存中，每个map有一个环形内存缓冲区，用于存储任务的输出。默认大小100MB（io.sort.mb属性），一旦达到阀值0.8(io.sort.spil l.percent)，一个后台线程就把内容写到(spill)Linux本地磁盘中的指定目录（mapred.local.dir）下的新建的一个溢出写文件。（注意：map过程的输出是写入本地磁盘而不是HDFS，但是一开始数据并不是直接写入磁盘而是缓冲在内存中，缓存的好处就是减少磁盘I/O的开销，提高合并和排序的速度。又因为默认的内存缓冲大小是100M（当然这个是可以配置的），所以在编写map函数的时候要尽量减少内存的使用，为shuffle过程预留更多的内存，因为该过程是最耗时的过程。）
2、写磁盘前，要进行partition、sort和combine等操作。通过分区，将不同类型的数据分开处理，之后对不同分区的数据进行排序，如果有Combiner，还要对排序后的数据进行combine。等最后记录写完，将全部溢出文件合并为一个分区且排序的文件。（注意：在写磁盘的时候采用压缩的方式将map的输出结果进行压缩是一个减少网络开销很有效的方法！）
3、最后将磁盘中的数据送到Reduce中，从图中可以看出Map输出有三个分区，有一个分区数据被送到图示的Reduce任务中，剩下的两个分区被送到其他Reducer任务中。而图示的Reducer任务的其他的三个输入则来自其他节点的Map输出。
Reduce端：
1、Copy阶段：Reducer通过Http方式得到输出文件的分区。
reduce端可能从n个map的结果中获取数据，而这些map的执行速度不尽相同，当其中一个map运行结束时，reduce就会从JobTracker中获取该信息。map运行结束后TaskTracker会得到消息，进而将消息汇报给 JobTracker，reduce定时从JobTracker获取该信息，reduce端默认有5个数据复制线程从map端复制数据。
2、Merge阶段：如果形成多个磁盘文件会进行合并
从map端复制来的数据首先写到reduce端的缓存中，同样缓存占用到达一定阈值后会将数据写到磁盘中，同样会进行partition、combine、排序等过程。如果形成了多个磁盘文件还会进行合并，最后一次合并的结果作为reduce的输入而不是写入到磁盘中。
3、Reducer的参数：最后将合并后的结果作为输入传入Reduce任务中。（注意：当Reducer的输入文件确定后，整个Shuffle操作才最终结束。之后就是Reducer的执行了，最后Reducer会把结果存到HDFS上。）