模型架构：
- 执行计算任务有两个角色一个是JobTracker，一个是TaskTracker，前者用于管理和调度工作，后者用于执行工作。
- 一般来说一个Hadoop集群由一个JobTracker和N个TaskTracker构成。
- 可以理解为shuffle描述着Map task到Reduce task的整个过程
执行流程：
- 每次的计算任务都分为两个阶段，一个Map阶段一个Reduce阶段。（shuffle阶段位于Map和Reduce的中间）
- Map阶段接收一组键值对形式的值<key,Value>，然后对这个输入进行处理并输出一组键值对形式的值 （map接收的数据是由InputFormat处理过的先spilt然后再生成键值对）
- Reduce接收Map输出的结果进行计算并输出（map过程产生的数据默认写入内存缓冲区，因为在内存里可以提高combine和sort的速度，默认的缓冲区的大小为100MB可以进行配置，但是当缓冲区的内存使用大于一定的值得时候会发生溢写，默认是使用率80%，一个后台的线程就会启动把缓冲区的数据写入到磁盘中，往内存中写入的线程会继续的执行）
- 当（Spill）写入线程启动后，会对这80MB空间内的key/value对进行sort。排序是MapReduce模型的默认行为，首先进行key排序，对于key相同的按照value进行排序。
- Combine（规约）发生在Spill的阶段本质上Combine就是Reduce，通过Combine可以减少输入reduce的数据量，优化MR的中间数据量
- 每次的Spill都会在本地声称一个Spill文件，如果map的数据量很大进行了多次的spill磁盘上对应的会有多个的spill文件存在、当map task 真正的完成的时候，内存缓冲区中的数据也会spill到本地磁盘上形成一个spill文件，所以磁盘上最少会有一个spill文件的存在，因为最终的文件只能有一个，所以需要把这些spill文件归并到一起，这个归并的过程叫做Merge
- Merger是把多个不同的spill文件合并到一个文件，所以可能会发生有相同的key的事情，如果这时候设置过Combiner就会直接用Combiner来合并相同的key
- reduce分为四个子阶段 ①从各个map task上读取相应的数据 ②sort ③执行reduce函数 ④把结果写到HDFS中