MapReduce工作机制详解（MapTask和ReduceTask)

MapTask:

1.maptask0负责切片0 ，maptask1负责切片1，maptask2负责切片2。
2.maptask0通过一个组件TextinputFormat读切片0，这个组件封装一个LineRecordReader,里面有next方法，每调一次方法从切片0里读一行，给maptask返回k1：行起始offset和value1：行内容。
3.调用mapper里的map(k1,v1,context)方法，再返回context.write(k2,v2)。
4.mapTask收到k2 v2，再调用mapTask里的工具类，调用outputColletor.collect(),序列化，变成二进制，放到一个环形的缓冲区。
5.不断向缓冲区放输出的数据，环形缓冲区默认是100M，当放入容量差不多达到80%，把数据溢出调用组件spiler.spill(),在过程中先分区:k.hashcode%reducetasts排序:同一个区内按key排序,得到分区，根据这个分区文件写到磁盘里去。（算法是快速排序算法）
6.当缓冲结束，读取切片完成，会把溢出文件合并，对局部数据通过归并排序（外部排序算法）。



ReduceTask
1.reduceTask0从多个mapTask拿到的partiton0的数据合并放在本地磁盘。
2.调用XXXReducer类里的reduce(Text key,迭代器 values,context),输出数据context.write(k3,v3)
3.调用TextOtputFormat里的RecordWriter.write(k3,v3)
4.然后在指定的HDFS的目录写文件。