MapReducer工作流程图：

1. MapReduce阶段源码分析

1）客户端提交源码分析

解释：   - 判断是否打印日志   - 判断是否使用新的API，检查连接   - 在检查连接时，检查输入输出路径，计算切片，将jar、配置文件复制到HDFS   - 计算切片时，计算最小切片数（默认为1，可自定义）和最大切片数（默认是long的最大值，可以自定义）   - 查看给定的是否是文件，如果是否目录计算目录下所有文件的切片   - 通过block大小和最小切片数、最大切片数计算出切片大小   - 过切片大小，计算出map的数量以及分发到的节点   - 提交job给yarn，进行MapReduce计算

2）map阶段源码分析源码分析（Map 的input阶段）

解释：   - 首先Map Task任务，调用run()方法，run()方法会经过以下几个阶段   - 初始化taskcontext对象   - 对mapper对象的初始化，此处包括一个默认值的判断，如果没有自定义mapper类，默认用系统的Mapper   - 对文件输入的格式化，此处包括一个默认值的判断，如果没有自定义inputFormat类，默认用系统的TextinputFormat   - 创建input对象，创建具体的文件读取类，通过lineReader(),默认每次迭代读取一行，此处实现一个迭代的判断的nextKeyVaule(),并在nextKeyVaule实现时初始化key和value   - Input初始化：计算打开位置，读取文件内容，（放弃第一行）   - 调用mapper的run方法循环读取，直到末尾，多读一行，start放弃第一行的数据被上一个切片读到，注意这里的run方法中就会调用我们编写的Mapper类中的setup、map、cleanup方法

3）map阶段源码分析源码分析（Map 的output阶段）

解释：   - 由newOutCollector创建output对象   - newOutCollector中需要准备collector和partitions计算reduce数量，会将map端输出的K，V，P（分区号）写入collector中   - 在准备collector实际上是准备MpaOutputBuffer，这是一特别复杂的过程，这里向大致的解释一下，就是先将收集的KV,P写入一个环形的缓冲区，然后在经过排序和分区将数据写入到文件中。（具体过程会在下面的shuffle中讲解）   - 最后mapOut结束之后，会调用close方法关闭output，在关闭时，会将剩余在buffer环的数据缓冲出去，并且将所有一些的小文件进行排序然后合并成一个大文件。

2. shuffle过程详解

过程介绍：

• 假如在hdfs中存储一个300M文件，每个block的大小默认为128M，而且默认的切片大小也是128M，因此，每一个MapTask任务会处理一个split，则是有三个MapTask并行处理。
• 每一个MapTask任务处理完成后，会通过收集器，将输出的结果存入一个环形缓冲区中，写入的过程会经过简单的排序，这个环形缓冲区的默认是100M，当环形缓冲区的大小使用超过80%，一个后台线程就会启动把环形缓冲区中的数据写入到磁盘文件，同时Map会继续向环形缓冲区中写入数据。
• 环形缓冲去的工作原理：
  • 环形缓冲区的大小默认为100M（可以配置mapred-site.xml:mapreduce.task.io.sort.mb）
  • 环形缓冲区的阈值为：80%（(mapred-site.xml:mapreduce.map.sort.spill.percent,默认80%）
  • 在环形缓冲区中，存储了两种数据，一个是元数据：分区号，map的key的起始位置，map的value的起始位置，map的value的长度（每一个元数据长度为4个int长度，长度固定）
  • 一种是原始数据：存放map的key和value
  • 在存储原始数据和元数据的时候，会将元数据和原始数据中间建立一个赤道，分割二者，然后不断的向两端写入数据，在环形缓冲区的数据写入到80%的时候，将这些数据锁定，然后向硬盘中溢写成小文件，同时环形缓冲区的剩下的部分仍然可以写数据，直到溢写结束，锁定释放，继续可以将元数据和原始数据写入缓冲区中。
• 缓冲区溢写小文件：在溢写小文件的时候，会对缓冲区中的元数据根据分区号和key进行排序，然后根据排序好的元数据，溢写相应的原始数据（这是因为元数据的大小是固定的，比直接排序原始数据更容易），这样最后就会溢写出多个已经根据分区和key排序好的小文件（这里可以加入conbiner）
• 对溢写后的小文件进行归并：此时会将溢写后的小文件进行归并成一个大文件(使用归并排序)，此时合并的大文件已经按照分区和key排好序，
• reduce拉取相应的数据：Reducer 中的一个线程定期向MRAppMaster询问Mapper输出结果文件位置，mapper结束后会向MRAppMaster汇报信息，从而 Reducer 得知 Mapper 状态，得到 map 结果文件目录；reduce会相应的拉取相同分区的小文件到本地
• 然后会将拉取得到的相应的相同分区的小文件，进行归并排序合并成为一个有序的大文件（相同的key在一起）。
• 然后根据分组规则，相同的key为一组调用一次reduce方法，处理数据
• 最终将结果数据根据分区写入到不同的分区文件中。