MapReduce 分为：

1) MapTask :

1.Read阶段：逻辑切片 128M / Maptask 读数据解析出一个个key/value。

2.Map阶段： 把key/value 写入到map中去(处理业务逻辑)

3.Collect阶段：将生成的key/value分区(调用Partitioner)排序，并写入一个环形内存缓冲区中。

4.溢写阶段：分区写入到文件且有序。

5.Combine阶段：归并排序，把众多小文件合并成大文件。

一个大文件逻辑切分成好多片(128mb一片)，一片启动一个map， 多个map之间处理的数据有相同的分区但是处理的不同。有可能第二片里面也有分区1的数据。第一片里也有。

2)Shuffer:Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。(和两个有重合部分)

1.Map的shuffer过程：就是从Map里面写入到环形缓冲区中要先进行分区然后排序再百分之80的时候溢写到磁盘中，接着把map之间分区数据归并排序 (多个有序的小文件形成一个大的有序的文件)然后可压缩后 再溢写到磁盘对应的分区上。

2.Reduce的shuffer过程： 把分区数据拷贝到内存缓冲区中(如果不够就溢写到磁盘中 )然后进行归并排序，生成一个大的有序的文件。按照相同key分成一组！之后放到reduce里面去。　　 (进入到reduce里面的数据，key必须相同)

3)ReduceTask

1.Copy阶段：将对应分区下的数据拷贝到reduce，没有达到内存上限就存到内存当中，如果超过了就存到磁盘中。

2.Merge阶段：  多个文件合并成一个大的文件。

3.Sort阶段：然后将大文件排序。

4.Reduce阶段：将相同key的拷贝到一个reduce文件里面去，最终处理完输出。

数据倾斜：就是其他人忙的要死，他闲的要命。

combiner ：在MAPtask的局部汇总操作，父类是Reducer 区别是combiner在map操作  reducer在reduce操作。(不适合求平均值  适合累加汇总操作)。