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一.Map task

2.读取的k,v键值对传送给map()方法，作为其入参来执行用户定义的map逻辑。

3.context.write方法被调用时，outputCollector组件会将map()方法的输出结果写入到环形缓冲区内。

4.环形缓冲区其实就是一个数组，后端不断接受数据的同时，前端数据不断被溢出，长度用完后读取的新数据再从前端开始覆盖。这个缓冲区默认大小100M，可以通过MR.SORT.MB(应该是它)配置。

5.spiller组件会从环形缓冲区溢出文件，这过程会按照定义的partitioner分区(默认是hashpartition)，并且按照key.compareTo进行排序(底层主要用快排和外部排序)，若有combiner也会执行combiner。spiller的不断工作，会不断溢出许多小文件。这些文件仍在map task所处机器上。

6.小文件执行merge(合并)，行程分区且区内有序的大文件(归并排序，会再一次调用combiner)。

7.Reduce会根据自己的分区，去所有map task中，从文件读取对应的数据。

二.Reduce task

2.通过GroupingComparator()分辨同一组的数据，把他们发送给reduce(k,iterator)方法

- (这里多个数据合成一组时，只取其中一个key，取得是第一个)。

3.调用context.write()方法，会让OutPurFormat调用RecodeWriter的write()方法将处理结果写入到数据仓库中。写出的只有一个分区的文件数据，如图。

就此mapreduce的工作结束，其中map的context.write()调用后，开始聚合数据写入到reduce的过程叫做Shuffle，是mapreduce的核心所在。

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