MapReduce详细流程

1. 选择待处理文件
2. client进行submit之前，client对待处理文件进行切片。
3. client将任务提交到yarn集群中
4. yarn计算MapTask的数量，然后选择一个NodeManager开启对应的MapReduceApplicationMaster，MRAM与yarn交互，完成节点的选择，然后MRAM与对应NM进行通信，在其上面开启MapTask。
5. MapTask通过RecordReader的read方法读取待处理文件。
6. 通过自定义逻辑对数据进行计算。
7. 计算完成后将数据通过contextWriter写入outputCollector（环形缓冲区）中。环形缓冲区默认100M，数据加索引总大小达到80%之后，将数据溢写到磁盘。数据写入环形缓冲区的时候会记录分区。
8. 在写入磁盘之前，会对数据进行分区，在对分区内进行排序（快速排序），使得区内有序。
9. 将排完序的数据溢写到磁盘中。
10. 对所有数据进行一次排序，由于区内有序，所以采用归并排序。 排完序后，MapTask阶段结束。

11. MRAM检测到所以MapTask完成后，启动对应数量的ReduceTask。并告知各个ReduceTask处理那个分区的数据。
12. ReduceTask将分配给自己的分区的数据从各Map端拉取到本地（先拉取到内存，内存不够了再存到磁盘）。
13. 将拉取过来的不同Map端的数据（内存和磁盘）进行排序（归并）。
14. Reduce对排完序的数据进行拉取，按照key分组，每一拉取一组数据。
15. 通过RecordWriter的write方法将计算结果写出，流程结束。