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1、首先第一个启动的是MRAppMasterk进程，它根据提交的job信息，计算出需要启动mapTask实例的数量，然后向集群申请对应的机器启动相应数量的maptask进程。
2、mapTask负责map阶段的数据处理。mapTask进程启动之后，根据给定的数据切片范围进行处理。
主要流程如下：i)根据客户定义的inputformat来获取RecodReader读取数据，形成输入KV对。
ii)将KV对传给用户定义的map方法，做逻辑运算，然后将计算后输出的KV对缓存。
iii)将缓存中KV对，按K分区排序后不断溢写到磁盘上。
监控到map阶段数据处理完。启动在配置文件中设置好数量的reduceTask.
3、MRAPPMaster监控到所有的mapTask进程完成后，根据用户指定的参数启动对应的reduceTask数量。并告知reduceTask应从集群哪些机器获取Map阶段输出的数据。
4、reduceTask获取map阶段数据的数据，然后根据K重新进行归并排序，按照相同的K为一组。调用用户定义的Reduce进行逻辑处理，处理完后调用用户定义的outputformat将数据输出到外部存储。