接下来我们来分析Task的两个子类，MapTask和ReduceTask。MapTask的相关类图如下：
MapTask其实不是很复杂，复杂的是支持MapTask工作的一些辅助类。MapTask的成员变量少，只有split和splitClass。我们知道，Map的输入是split，是原始数据的一个切分，这个切分由org.apache.hadoop.mapred.InputSplit的子类具体描述（前面我们是通过org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit介绍了InputSplit，它们对外的API是一样的）。splitClass是InputSplit子类的类名，通过它，我们可以利用Java的反射机制，创建出InputSplit子类。而split是一个BytesWritable，它是InputSplit子类串行化以后的结果，再通过InputSplit子类的readFields方法，我们可以回复出对应的InputSplit对象。
MapTask最重要的方法是run。run方法相当简单，配置完系统的TaskReporter后，就根据情况执行runJobCleanupTask，runJobSetupTask，runTaskCleanupTask或执行Mapper。由于MapReduce现在有两套API，MapTask需要支持这两套API，使得MapTask执行Mapper分为runNewMapper和runOldMapper，run*Mapper后，MapTask会调用父类的done方法。
接下来我们来分析runOldMapper，最开始部分是构造Mapper处理的InputSplit，更新Task的配置，然后就开始创建Mapper的RecordReader，rawIn是原始输入，然后分正常（使用TrackedRecordReader，后面讨论）和跳过部分记录（使用SkippingRecordReader，后面讨论）两种情况，构造对应的真正输入in。
跳过部分记录是Map的一种出错恢复策略，我们知道，MapReduce处理的数据集合非常大，而有些任务对一部分出错的数据不进行处理，对结果的影响很小（如大数据集合的一些统计量），那么，一小部分的数据出错导致已处理的大量结果无效，是得不偿失的，跳过这部分记录，成了Mapper的一种选择。
Mapper的输出，是通过MapOutputCollector进行的，也分两种情况，如果没有Reducer，那么，用DirectMapOutputCollector（后面讨论），否则，用MapOutputBuffer（后面讨论）。
构造完Mapper的输入输出，通过构造配置文件中配置的MapRunnable，就可以执行Mapper了。目前系统有两个MapRunnable：MapRunner和MultithreadedMapRunner，如下图。
原有API在这块的处理上和新API有很大的不一样。接口MapRunnable是原有API中Mapper的执行器，run方法就是用于执行用户的Mapper。MapRunner是单线程执行器，相当简单，首先，当MapTask调用：
MapRunnable<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>runner =
ReflectionUtils.newInstance(job.getMapRunnerClass(),job);
MapRunner的configure会在newInstance的最后被调用，configure执行的过程中，对应的Mapper会通过反射机制构造出来。
MapRunner的run方法，会先创建对应的key，value对象，然后，对InputSplit的每一对<key，value>，调用Mapper的map方法，循环结束后，Mapper对应的清理方法会被调用。我们需要注意，key，value对象在run方法中是被重复使用的，就是说，每次传入Mapper的map方法的key，value都是同一个对象，只不过是里面的内容变了，对象并没有变。如果你需要保留key，value的内容，需要实现clone机制，克隆出对象的一个新备份。
相对于新API的多线程执行器，老API的MultithreadedMapRunner就比较复杂了，总体来说，就是通过阻塞队列配合Java的多线程执行器，将<key，value>分发到多个线程中去处理。需要注意的是，在这个过程中，这些线程共享一个Mapper实例，如果Mapper有共享的资源，需要有一定的保护机制。
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