map端：
1、读取数据源
2、将数据切片（每片128M），切分成一个个的split
3、启动mapTask，mapTask个数和split个数一样，开始执行任务
4、mapTask将数据读入内存，存在一个内存环形缓冲区（mapreduce.task.io.sort.mb=100，可自定义）；当该区域中的容量到达80%（默认mapreduce.map.sort.spill.percent=0.8，可自定义）的时候，启动一个线程，进行溢写操作，将数据持久化到磁盘。整个任务完成后，溢写的一个个小文件合并成一个临时大文件，等待reduceTask拉取。并且在此过程中，每一个mapTask的数据已经进行了分区（默认HashPartitioner）、排序、规约等操作。
reduce端：
1、每个reduceTask拉取mapTask端自己对应的的数据（reduceTask个数， 通过Job.setNumReduceTasks(int)设置）
2、将相同key的数据进行聚合，value形成一个集合
3、对形成数据进行排序和分组，然后调用reduce方法
4、输出
