首先map task会从本地文件系统读取数据,转换成key-value形式的键值对集合,使用的是hadoop内置的数据类型(longwritable、text) 将键值对集合输入mapper进行业务处理过程,将其转换成需要的key-value在输出
之后会进行一个partition分区操作,默认使用的是hashpartitioner,自定义分区:重写getpartition方法
之后会对key进行进行sort排序,grouping分组操作将相同key的value合并分组输出
之后进行一个combiner归约操作,其实就是一个本地段的reduce预处理,以减小后面shufle和reducer的工作量 reduce task会通过网络将各个数据收集进行reduce处理
最后将数据保存或者显示,结束整个job
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