mapReduce编程模型的总结：
=事实上MapReduce的开发一共有八个步骤其中map阶段分为2个步骤，shuffle阶段4个步骤，reduce阶段分为2个步骤
第一步：设置inputFormat类，将数据切分成key，value对，输入到第二步
第二步：自定义map逻辑，处理第一步的输入数据，然后转换成新的key，value对进行输出
第三步：对输出的key，value对进行分区。相同key的数据发送到同一个reduce里面去，相同key合并，value形成一个集合
第四步：对不同分区的数据按照相同的key进行排序
第五步：对分组后的数据进行规约(combine操作)，降低数据的网络拷贝（可选步骤）
第六步：对排序后的额数据进行分组，分组的过程中，将相同key的value放到一个集合当中
第七步：对多个map的任务进行合并，排序，写reduce函数自己的逻辑，对输入的key，value对进行处理，转换成新的key，value对进行输出
第八步：设置outputformat将输出的key，value对数据进行保存到文件中
总结:
第1步：InputFormat
InputFormat 到hdfs上读取数据
将数据传给Split
第2步：Split
Split将数据进行逻辑切分，
将数据传给RR
第3步：RR
RR:将传入的数据转换成一行一行的数据，输出行首字母偏移量和偏移量对应的数据
将数据传给MAP
第4步：MAP
MAP:根据业务需求实现自定义代码
将数据传给Shuffle的partition
第5步：partition
partition:按照一定的分区规则，将key value的list 进行分区
将数据传给Shuffle的Sort
第6步：Sort
Sort:对分区内的数据进行排序
将数据传给Shuffle的combiner
第7步：combiner
combiner:对数据进行局部聚合。
将数据传给Shuffle的Group
第8步：Group
Group:将相同key的key提取出来作为唯一的key,
将相同key对应的value获取出来作为value的list
将数据传给Reduce
第9步：Reduce
Reduce：根据业务需求进行最终的合并汇总。
将数据传给outputFormat
第10步：outputFormat
outputFormat:将数据写入HDFS