如图，在MapReduce阶段，工作流程包括：数据输入分片、Map、Combiner(可选)、Shuffle、Reduce。

 数据分片

        在文件输入Map之前，需要进行数据分片，每一个InputSplit对应一个Mapper，其中分片信息是由List<InputSplit>存储的，包含数据路径、开始地址、长度、host。分片大小一般和HDFS块大小等同，主要是根据max(blockSize, min(minSize, maxSize))计算得到；其中blockSize为HDFS块大小，minSize默认1，maxSize默认Long.MAX_VALUE（9223372036854775807L）。如输入一个260MB的文件，将分为三块，其中最后一块的大小128MB，但在Linux系统中真实的大小依旧是4MB。

        其中分片大小=HDFS块大小的，是因为方便本地执行，如果一个分片占用两个及其以上的块，就需要消耗一定网络IO，相比于本地执行，效率会有所降低。

        针对跨Block或InputSplit的数据，Map会直接跨InputSplit直至读取完成这一行数据。数据读取都是在Buffer完成，当完成Buffer中的数据读取，会自动加载下一批次，并且若未遇到行尾，会继续读区新的一批直至行尾。第二个Map读取时，会查看上一个InputSplit的结尾是否为行尾，如不是，就直接从第二行开始读。

Map阶段

        执行编写好的map函数，而且一般map操作都是本地化操作也就是在数据存储节点上进行。数据完成Map及分区后，会向环形缓冲区写数据，当数据到达80%[float spillper = this.job.getFloat("mapreduce.map.sort.spill.percent", 0.8F);]时，就会溢写到本地磁盘。并且在向磁盘溢出写之前，会对数据创建对应索引及索引快排，同时当溢出文件大于3时，会对小文件合并[this.minSpillsForCombine = this.job.getInt("mapreduce.map.combine.minspills", 3);]。

Combiner阶段

        该阶段是可选的，是一种本地化的Reduce，主要在Map计算出中间结果之前，做一个简单的合并重复key的操作，减少数据冗余，提升传输速率。但该操作的也存在一定的风险，如平均值计算会影响最终的结果。

Shuffle阶段

 

--Map阶段shuffle

        1）每个Map都有一个用来写入输出数据的循环内存缓冲区（默认100MB），当缓冲区的数据量达到80%时，会启动一个后台线程，把最终要传递的数据根据Reduce任务数划分成Partition，在每个Partition中，再根据Key进行排序，最后创建一个溢出文件。

        2）Map任务完成所有的数据处理后，便会有多个溢出文件spill，在完成任务前，溢出文件被合并成一个索引文件和数据文件（放置在运行 Map 任务的 TaskTracker 的本地磁盘上）。

        3）完成这些后，Map任务将会删除所有的临时溢出文件，并告知TaskTracker任务完成，只要有一个Map任务完成，Reduce就会开始Copy。

        其中存在合并/归并按顺序可分为：Combiner（溢出之前value相加）->combine（针对临时小文件spill合并）->归并merge（多个溢出文件spill被合并成一个索引文件和数据文件）

--Reduce阶段shuffle

       1） 启动复制线程（默认5，this.jobConf.getInt("mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies", 5);）获取Map的输出。

        2）将复制的文件先放入内存缓冲区（可通过mapred.job.shuffle.input.buffer.percent配置，默认是JVM的heap size的70%），如果内存缓冲区中能放得下这次数据的话就直接把数据写到内存中，即内存到内存merge。

        3）Reduce要向每个Map去拖取数据，在内存中每个Map对应一块数据，当内存缓存区中存储的Map数据占用空间达到一定程度的时候（通过mapred.job.shuffle.merge.percent配置，默认是66%），开始启动内存中merge，把内存中的数据merge输出到磁盘上一个文件中，即内存到磁盘merge。

        4）在将buffer中多个map输出合并写入磁盘之前，如果设置了Combiner，则会化简压缩合并的map输出。

        5）当属于该reducer的map输出全部拷贝完成，则会在reducer上生成多个文件（如果拖取的所有map数据总量都没有内存缓冲区，则数据就只存在于内存中），这时开始执行合并操作，即磁盘到磁盘merge，Map的输出数据已经是有序的，Merge进行一次合并排序，所谓Reduce端的sort过程就是这个合并的过程。一般Reduce是一边copy一边sort，即copy和sort两个阶段是重叠而不是完全分开的。最终Reduce shuffle过程会输出一个整体有序的文件，可能存在于内存中，但是默认情况下是位于磁盘中的。

Reducer如何确定拷贝哪些数据

        Map端进行partition的时候已经指定了每个Reducer要处理的数据，所以只需要拷贝对应的数据即可，至少处理一个partition。

Reduce阶段

        经过shuffle阶段处理后的数据，是分区并排序的index索引文件，ReduceTask从文件读取一个key传递给reduce方法并传一个value迭代器，通过迭代器判断下一个key值，相同返回value，不同调转下一个key。ReduceTask完成后，将分区文件归并排序生成大文件输出到HDFS。