先拉取資料(拷貝map的輸出資料)，再二次排序(分組的比較–迭代器)，最後是reduce
reducetask
*riter 用於代表reduce從所有map拉取的資料，有歸併功能(基於map的歸併方法) --真迭代器
*compartor 分組比較器
*getoutputvaluegropingcomparator
比較器取值過程
1檢視使用者是否設定分組比較器
2走map端排序比較器
2-1先檢視使用者是否設定排序比較器
2-2如果沒有設定取k自己的比較器
*runnewreducer
*createreducecontext
*reducecontext
*reducecontextimpl
nextkey()
nextkeyvalue() 作用：
1將map端拉取的io資料反序列化，簡而言之，是對k，v賦值
2 nextkeyissame 取出下一組資料，利用分組比較器，比較前一條k與下一條k值
getcurrentkey()
getvalues() 用到迭代器，也是在reducecontextimpl方法中
注意nextkeyissame，其作用是預判斷–比較前條和下條資料的k值是否一致使用的是分組比較器，這個值真假迭代器都要使用，真迭代器的nextkeyissame值除了map輸入檔案的最後一條資料外可以為空其他時候都不會為空。但是假迭代器的nextkeyissame值在當前組不為空，原理如下
比較器comparator在map中是排序比較器 在reduce中是分組比較器
在排序比較器中有3個比較結果 >,<,= 2種取值過程（2）
在分組比較器中有2個比較結果 是,不是 3種取值過程（1,2）
比較器取值過程
1檢視使用者是否設定分組比較器
2走map端排序比較器
2-1先檢視使用者是否設定排序比較器
2-2如果沒有設定取k自己的比較器
nextkeyvalue()這個方法在map端是 對k，v賦值的過程
在reduce端 1對k，v賦值
2做預判斷–比較前條和下條資料的k值是否一致(分組比較器)
reduce的迭代原理
假迭代器取的是真迭代器的內部資料，但是真迭代器會做預判斷處理，當假迭代器使用nextkeyvalue方法取值時，當假迭代器遇到前條資料與下條資料的k值不相等情況時，假迭代器執行完畢，會跳出迴圈。
這樣保證了相同的k為一組，這組資料在reduce方法內進行迭代，所以假迭代器只能執行一組資料的歸併
map-reduce不占用記憶體空間
map不占用記憶體空間，只需要分配的溢寫磁碟大小(預設100m)，溢寫出來的小檔案都在磁碟上
reduce拉取的map資料在磁碟當中，只占用幾條記錄的記憶體
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