MapReduce处理流程
1）把输出目录下文件按照一定的标准进行逻辑切片，形成切片规划
默认为，split size=Block size=128M。每一个切片由一个MapTask处理
2）TextInputFormat对切片中的数据进行一行一行的读取，把每一行文本内容解析成键 值对。key是每一行的起始位置，value是本行的文本内容
3）调用map方法，并将mapper结果输出到环形缓冲区，数据分区在此之前完成（job.setNumReduceTask()）,partition对应Reducer。
内存缓冲区大小为100M，内存缓冲区达到80%，进行spill溢出溢写在此之前对key进行排序，溢写到磁盘，如果设置combiner,运行combiner,进行merge合并（归并排序）小文件成大文件（每merge一次就排序一次）
4）当maptask处理完自己负责的切片数据之后，把结果保存在自己运行机器的某个目录下，等待着ReduceTask的拉取
ReducerTask
5）Reducer任务会主动从Mapper中拉取其输出的键值对，拉取到Reducer缓冲区
6）对数据进行merge sort合并排序
7）然后进行grouping分组，key相同的为一组
8）同一分组的数据组成一个新的kv对
9）调用reduce方法，将结果输出到HDFS文件中
