以下文字由小象学院老师提供
从图中可以看出来，其实mapreduce可以分为两个阶段，一个map阶段，一个reduce阶段。他们分别包涵若干个map任务和若干个reduce任务。下面还有啊，不止图上啊， 图上只显示了一个map任务和一个reduce任务，其实下面还有其他的map任务和reduce任务。那，对于map task来讲呢，就是说，它每一个map task，首先它要从HDFS上面，基本上是HDFS上啊，取出若干份数据进行处理。那每一份数据，大家现在应该知道，就是说，它被称为input split，叫一片数据或者一份数据。但是spark从HDFS上面去获取数据的时候也是用的这个方法，也是hadoop之前存在的这种input format形式来取。那map任务首先把它加载进来以后会把它解析成kye-value形式。就是把HDFS上面的数据解析成key-value形式，一行一行的key-value，一行解析成一个key-value。那你说通过什么标准来执行呢？通过什么标准来解释呢？就是我刚刚讲的input format。然后，接下来的这些key-value就会传输给用户编写的map函数所运行。然后会在环形缓冲区中排序，不断地把排好序的文件到磁盘上落地。对了，这个环形缓冲区设计还是很巧妙的。从图中我们可以看到一个分片的过程，一个partition过程。为什么要有这个过程呢？就是因为map任务它需要按partition的，你指定的怎么分片来确定某个map task产生的文件应该被放到那个reduce上去。所以说，这边有个分片任务。所以，这个map最终的结果出来时，它一定是一片一片，内部已经排好序的一个大文件。这边排好序了，这边也排好序了...这个属于这个reduce task，这个属于这个reduce task。下面的map task也一样，传到相应的reduce上去。那另外一点，这个图上可能没有显示出来，还可能有一个combine的过程。如果有combiner的话，它就是会提前在本地做一次reduce。这个什么意思呢？譬如说，在求和时候，比如说你在本地已经有+1，+1，+1....如果你不做combine的话，要把它们一个个1全部传到远端去。如果你在本地做combiner的话，把1加完，发现是100，那好，把100传过去就可以了，就是这个意思。可能不是太确切，大概就是这么个意思。然后呢，reduce任务是从各个map任务拷贝数据，reduce是主动的要数据，reduce取数时也是一片一片的取。每一个map任务已经排好序，然后传到reduce上，但是，如果这些数据超过了一定的值，譬如说，到reduce这边时它的大小超过一定的阈值，那么直接就放到磁盘上面，但是小于一定值，那么直接放在内存里面。因为，它要把这么多分片包括其他过来的分片合成一个大文件，要进行一个归并排序。另外一点，大家注意，因为每一个reduce task要从很多的map task上取数据，如果说你的这个map task非常多的话，那么这边有很多很多的小文件，那万一有很多小文件的话，你看这边展布在机器上。问题是，一是有很多小文件，而是可能把内存挤爆，内存就挂了。最后一点，到sort阶段的时候，reduce任务会将它们排好序，然后做成一个大的文件，传给用户编写好的reduce函数去运行自己。最后去到外部的介质上面，这个外部介质大多数是HDFS，也有可能是HBASE，或者一些线上的任务redis。
