按照時間順序包括：
輸入分片（input split）、
map階段、
combiner階段、
shuffle階段和
reduce階段
輸入分片（input split）：在進行map計算之前，mapreduce會根據輸入檔案計算輸入分片（input split），每個輸入分片（input split）針對乙個map任務
輸入分片（input split）儲存的並非資料本身，而是乙個分片長度和乙個記錄資料的位置的陣列，輸入分片（input split）往往和hdfs的block（塊）關係很密切
假如我們設定hdfs的塊的大小是64mb，如果我們輸入有三個檔案，大小分別是3mb、65mb和127mb，那麼mapreduce會把3mb檔案分為乙個輸入分片（input split），65mb則是兩個輸入分片（input split）而127mb也是兩個輸入分片（input split）
即我們如果在map計算前做輸入分片調整，例如合併小檔案，那麼就會有5個map任務將執行，而且每個map執行的資料大小不均，這個也是mapreduce優化計算的乙個關鍵點。
map階段：
程式設計師編寫好的map函式了，因此map函式效率相對好控制，而且一般map操作都是本地化操作也就是在資料儲存節點上進行；
combiner階段：combiner階段是程式設計師可以選擇的，combiner其實也是一種reduce操作，因此我們看見wordcount類裡是用reduce進行載入的。
combiner是乙個本地化的reduce操作，它是map運算的後續操作，主要是在map計算出中間檔案前做乙個簡單的合併重複key值的操作，例如我們對檔案裡的單詞頻率做統計，map計算時候如果碰到乙個hadoop的單詞就會記錄為1，但是這篇文章裡hadoop可能會出現n多次，那麼map輸出檔案冗餘就會很多，因此在reduce計算前對相同的key做乙個合併操作，那麼檔案會變小，這樣就提高了寬頻的傳輸效率，畢竟hadoop計算力寬頻資源往往是計算的瓶頸也是最為寶貴的資源，但是combiner操作是有風險的，使用它的原則是combiner的輸入不會影響到reduce計算的最終輸入，
例如：如果計算只是求總數，最大值，最小值可以使用combiner，但是做平均值計算使用combiner的話，最終的reduce計算結果就會出錯。
shuffle階段：將map的輸出作為reduce的輸入的過程就是shuffle了
reduce階段：和map函式一樣也是程式設計師編寫的，最終結果是儲存在hdfs上的。
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