文件分割
将文件拆分成splits，由于测试用的文件较小，所以每个文件为一个split，并将文件按行分割形成<key,value>对，下图所示。这一步由MapReduce框架自动完成，其中偏移量（即key值）包括了回车所占的字符数（Windows/Linux环境不同）。
image.png
map处理生成新的key value
将分割好的<key,value>对交给用户定义的map方法进行处理，生成新的<key,value>对，下图所示。
map排序
得到map方法输出的<key,value>对后，Mapper会将它们按照key值进行排序，得到Mapper的最终输出结果。
image.png
reduce处理
Reducer先对从Mapper接收的数据进行排序、分组，再交由用户自定义的reduce方法进行处理，得到新的<key,value>对，并作为WordCount的输出结果，
image.png
hive的底层就是MapReduce。学好它就可以调试甚至修改hive。
