一、从Map到Reduce
MapReduce其实是分治算法的一种实现，其处理过程亦和用管道命令来处理十分相似，一些简单的文本字符的处理甚至也可以使用Unix的管道命令来替代，从处理流程的角度来看大概如下：
cat input | grep | sort | uniq -c | cat > output # Input -> Map -> Shuffle & Sort -> Reduce -> Output
简单的流程图如下：
对于Shuffle，简单地说就是将Map的输出通过一定的算法划分到合适的Reducer中进行处理。Sort当然就是对中间的结果进行按key排序，因为Reducer的输入是严格要求按key排序的。
Input->Map->Shuffle&Sort->Reduce->Output 只是从宏观的角度对MapReduce的简单描述，实际在MapReduce的框架中，即从编程的角度来看，其处理流程是 Input->Map->Sort->Combine->Partition->Reduce->Output。用之前的对温度进行统计的例子来讲述这些过程。
Input Phase
输入的数据需要以一定的格式传递给Mapper的，格式有多种，如TextInputFormat、DBInputFormat、 SequenceFileInput等等，可以使用JobConf.setInputFormat来设置，这个过程还应该包括对输入的数据进行任务粒度划分(split)然后再传递给Mapper。在温度的例子中，由于处理的都是文本数据，输入的格式使用默认的TextInputFormat即可。
Map Phase
对输入的key、value对进行处理，输出的是key、value的集合，即map (k1, v1) -> list(k2, v2)，使用JobConf.setMapperClass设置自己的Mapper。在例子中，将（行号、温度的文本数据）作为key/value输入，经过处理后，从温度的文件数据中提取出日期中的年份和该日的温度数据，形成新的key/value对，最后以list(年, 温度)的结果输出，如[(1950, 10), (1960, 40), (1960, 5)]。
Sort Phase
对 Mapper输出的数据进行排序，可以通过JobConf.setOutputKeyComparatorClass来设置自己的排序规则。在例子中，经过排序之后，输出的list集合是按年份进行排序的list(年, 温度)，如[(1950, 10), (1950, 5), (1960, 40)]。
Combine Phase
这个阶段是将中间结果中有相同的key的<key, value>对合并成一对，Combine的过程与Reduce很相似，使用的甚至是Reduce的接口。通过Combine能够减少<key, value>的集合数量，从而减少网络流量。Combine只是一个可选的优化过程，并且无论Combine执行多少次(>=0)，都会使 Reducer产生相同的输出，使用JobConf.setCombinerClass来设置自定义的Combine Class。在例子中，假如map1产生出的结果为[(1950, 0), (1950,
20), (1950, 10)]，在map2产生出的结果为[(1950, 15), (1950, 25)]，这两组数据作为Reducer的输入并经过Reducer处理后的年最高温度结果为(1950, 25)，然而当在Mapper之后加了Combine（Combine先过滤出最高温度），则map1的输出是[(1950, 20)]和map2的输出是[(1950, 25)]，虽然其他的三组数据被抛弃了，但是对于Reducer的输出而言，处理后的年最高温度依然是(1950, 25)。
Partition Phase
把 Mapper任务输出的中间结果按key的范围划分成R份（R是预先定义的Reduce任务的个数），默认的划分算法是”(key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numPartitions”，这样保证了某一范围的key一定是由某个Reducer来处理，简化了Reducer的处理流程，使用 JobConf.setPartitionClass来设置自定义的Partition Class。在例子中，默认就自然是对年份进行取模了。
Reduce Phase
Reducer获取Mapper输出的中间结果，作为输入对某一key范围区间进行处理，使用JobConf.setReducerClass来设置。在例子中，与Combine Phase中的处理是一样的，把各个Mapper传递过来的数据计算年最高温度。
Output Phase
Reducer的输出格式和Mapper的输入格式是相对应的，当然Reducer的输出还可以作为另一个Mapper的输入继续进行处理。
二、Details of Job Run
上面只是从task运行中描述了Map和Reduce的过程，实际上当从运行”hadoop jar”开始还涉及到很多其他的细节。从整个Job运行的流程来看，如下图所示：
从上图可以看到，MapReduce运行过程中涉及有4个独立的实体：
- Client，用于提交MapReduce job。
- JobTracker，负责协调job的运行。
- TaskTrackers，运行 job分解后的多个tasks，task主要是负责运行Mapper和Reducer。
- Distributed filesystem，用于存储上述实体运行时共享的job文件（如中间结果文件）。
Job Submission
当调用了JobClient.runJob()之后，Job便开始被提交了，在Job提交这个步骤中，经历了以下的过程：
- Client向JobTacker申请一个新的job ID（step 2），job ID形如job_200904110811_0002的格式，是由JobTracker运行当前的job的时间和一个由JobTracker维护的自增计数（从1开始）组成的。
- 检查job的output specification，比如输出目录是否已经存在（存在则抛异常）、是否有权限写等等。
- Computes the input splits for the job，这些input splits就是作为Mapper的输入。
- Copies the resources needed to run the job, including the job JAR file, the configuration file and the computed input splits, to the jobtracker’s filesystem in a direcotry named after the job ID（step 3）。
- Tells the jobtracker that the job is ready for execution（step 4）。
Job Initialization
当 JobTracker收到Job提交的请求后，将job保存在一个内部队列，并让Job Scheduler处理并初始化。初始化涉及到创建一个封装了其tasks的job对象，并保持对task的状态和进度的根据（step 5）。当创建要运行的一系列task对象后，Job Scheduler首先开始从文件系统中获取由JobClient计算的input splits（step 6），然后再为每个split创建map task。
Task Assignment
TaskTrackers 会使用一个简单的loop为定期向JobTracker发送heartbeat调用，发送的间隔时间大约5秒，一般取决于集群服务器的规模和繁忙程度以及网络拥挤程度。这个heartbeat一方面是告知JobTracker当前TaskTracker处于live状态，同时是用于JobTracker和 TaskTracker进行通信，TaskTracker会根据heartbeat的返回值来执行一定的操作（step 7）。
To choose a reduce task the JobTracker simply takes the next in its list of yet-to-be-run reduce tasks, since there are no data locality considerations. For a map task, however, it takes account of the TaskTracker’s network location and picks a task whose
input splits is as close as possible to the tasktracker. In the optimal case, the task is data-local, that is , running on the same node that the split resides on. Alternatively, the task may be rack-local: on the same rack, but not the same node, as the split.
Task Execution
当 TaskTrack被分配到一个task之后，接下来就是运行这个task。首先，它会需要的job JAR文件从shared filesystem拷贝到local filesystem，然后创建一个working direcotry并un-jars拷贝的JAR文件到该directory，最后就创建一个TaskRunner对象运行task。
TaskRunner 在运行的时候是启动了一个新的JVM来run each task（step 10），这样是为了防止在用户自定义的Mapper出现异常令JVM挂了，从而连累到TaskTracker。TaskRunner子进程会使用 umbilical接口和TaskTracker通信并每隔几秒向TaskTracker汇报进度。
对于使用Streaming和Pipes方式来创建的Mapper，也是作为TaskTracker的子进程来运行的。Streaming是使用标准输入输出来通信，而Pipes是使用socket来进行通信，如下图：
Progress and Status Updates
进度和状态是通过heartbeat来更新和维护的。来对于Map Task，进度就是已处理数据和所有输入数据的比例。对于Reduce Task，情况就有点复杂，包括3部分，拷贝中间结果文件、排序、Reduce调用，每部分占1/3。
Job Completion
当 Job完成后，JobTracker会收一个Job Complete的通知，并将当前的Job状态更新为Successful，同时JobClient也会轮循获知提交的Job已经完成，将信息显示给用户。最后，JobTracker会清理和回收该Job的相关资源，并通知TaskTracker进行相同的操作（比如删除中间结果文件）。