MapTask工作机制

（1）Read阶段：
job的提交流程：待读写的源数据由客户端进行切片划分，划分完成之后提交(切片信息、jar包、xml配置文件)给yarn，yarn开启MrAppMaster，MrAppMaster读取切片信息，根据切片个数决定开启MapTask的个数。

MrAppMaster启动后正式开启MapTask，由InputFormat读取数据（默认使用TextInputFormat）调用RecorderReader的reader()读取数据，数据格式：（k,v）=（偏移量，数据的一行内容）。

读取之后将数据返回给Mapper，进入Map阶段。

（2）Map阶段：
主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。

（3）Collect收集阶段：
在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollector.collect()输出结果（即环形缓冲区）。

在该函数内部，它会将生成的key/value分区（调用Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。

缓冲区内部的数据全部都是按照分区的方式进行存储，当数据进入到环形缓冲区时就进行分区标记（会根据分区进入到不同的reduce），缓冲区一侧存数据，一侧存索引，当数据达到80%时进行反向溢写。溢写之前需要对分区中的数据进行排序（对索引使用快速排序）。

达到80%时进行反向溢写的原因：若数据达到100%时进行溢写，则需要等待数据溢写到磁盘才能继续写入环形缓冲区，导致效率低；当达到80%时进行反向溢写，此时开启一个线程进行溢写，保证正常运行。

（4）Spill溢写阶段：
当环形缓冲区满后，产生大量的溢写文件，MapReduce会将数据写到本地磁盘上，生成一个临时文件。
将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。

（5）Merge阶段：
当所有数据处理完成后（即溢写完成后），MapTask对所有临时文件（溢写文件）进行一次归并排序，以确保最终只会生成一个数据文件，存储在磁盘上。

ReduceTask工作机制

前提：MapTask将数据处理完毕且持久化在磁盘上，等待ReduceTask端拉取数据。
当所以的MapTask完成之后启动相应数量的ReduceTask，并告知ReduceTask数据分区开hi工作。并不是等所有的MapTask完成之后才开启ReduceTask。

（1）Copy阶段：
ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据（即拉取指定分区的数据），并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。

（2）Sort阶段：
对拉取的文件进行归并排序。相同的key的键值对进入到reduce()方法，排序有助于提高效率。

在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。按照MapReduce语义，用户编写reduce()函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一起，Hadoop采用了基于排序的策略。由于各个MapTask已经实现对自己的处理结果进行了局部排序，因此，ReduceTask只需对所有数据进行一次归并排序即可。

（3）Reduce阶段：
对于相同的key的数据进入到同一个reduce()处理函数，将计算结果**通过OutputFormat（输出）**的RecordWriter写到HDFS上。

MapReduce工作流程

1、输入数据接口：InputFormat
（1）默认使用的实现类是：TextInputFormat
（2）TextInputFormat的功能逻辑是：一次读一行文本，然后将该行的起始偏移量作为key，行内容作为value返回。
（3）CombineTextInputFormat可以把多个小文件合并成一个切片处理，提高处理效率。

2、逻辑处理接口：Mapper
用户根据业务需求实现其中三个方法：初始化setup()、用户的业务逻辑map()、关闭资源cleanup () 。

3、Partitioner分区
（1）有默认实现 HashPartitioner，逻辑是根据key的哈希值和numReduces来返回一个分区号；key.hashCode()&Integer.MAXVALUE % numReduces
（2）如果业务上有特别的需求，可以自定义分区。

4、Comparable排序
（1）当我们用自定义的对象作为key来输出时，就必须要实现WritableComparable接口，重写其中的compareTo()方法。
（2）部分排序：对最终输出的每一个文件进行内部排序。
（3）全排序：对所有数据进行排序，通常只有一个Reduce。
（4）二次排序：排序的条件有两个，自定义排序，实现writableCompare接口，重写compareTo方法。

5、Combiner合并
Combiner合并可以提高程序执行效率，减少IO传输。但是使用时必须不能影响原有的业务处理结果，进行提前聚合map，这是解决数据倾斜的一种方法。

6、逻辑处理接口：Reducer
用户根据业务需求实现其中三个方法：初始化setup()、用户的业务逻辑reduce()、关闭资源cleanup () 。

7、输出数据接口：OutputFormat
（1）默认实现类是TextOutputFormat，功能逻辑是：将每一个KV对，向目标文本文件输出一行。
（2）用户还可以自定义OutputFormat。