1：讀取檔案，解析成為key，value對
2：自定義map邏輯接收key，value，轉換成為新的key，value輸出；寫入環形緩衝區
3：分割槽：寫入環形緩衝區的過程，會給每個key，value加上分割槽partition index。（同一分割槽的資料，將來會被傳送到同乙個reduce裡面去）
4：排序：當緩衝區使用80%，開始溢寫檔案
先按partition進行排序，相同分割槽的資料匯聚到一起；
然後，每個分割槽中的資料，再按key進行排序
5：combiner調優過程，對資料進行map階段的合併（可以沒有這個階段）
6：將環形緩衝區的資料進行溢寫到本地磁碟小檔案
7：歸併排序，對本地磁碟溢寫小檔案進行歸併排序
8：等待reducetask啟動執行緒來進行拉取資料
9：reducetask啟動執行緒，從各map task拉取屬於自己分割槽的資料
10：從maptask拉取回來的資料繼續進行歸併排序
11：進行groupingcomparator分組操作
12：呼叫reduce邏輯，寫出資料
13：通過outputformat進行資料輸出，寫到檔案，乙個reducetask對應乙個結果檔案
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