MapperTask 使用逻辑切片的方式划分block，调用InputFormat中的算法进行划分，TextInputFormat默认按照128M进行划分（默认一个block至少有一片），每个分片以行首开头，以行尾结尾。 

每个分片对应一个mapper读入数据后，调用mapper函数转换成(k,v)形式，然后按照分区排序，分批溢写到磁盘。

Shuffle 从map分区排序溢写到reduce拉取数据的过程称为shuffle。

每个mapTask都有一个缓存区域，当调用write方法时，数据先写入到缓存区域中，数据写满80%后会先进行分组排序然后溢写到磁盘，剩下的20%继续同步写入数据。

如果定义了combine方法，则这里会发生分组内的聚合。

一个mapTask最终会生成多个临时文件，最后将这些临时文件使用归并排序合并成一个大文件，并按照分区器规则维护一个索引文件，在合并过程中也可以发生分组内聚合。

reducerTask数量由用户设定，每个reducer对应一个分区数据。

reducer拉取分区数据到本地，一次性读入一组数据执行reduce方法，然后按照OutPutFormat的输出格式将最终结果输出到hdfs，每个reducer对应一个文件。