http://blog.csdn.net/yclzh0522/article/details/6859778
Map-Reduce的处理过程主要涉及以下四个部分：
- 客户端Client：用于提交Map-reduce任务job
- JobTracker：协调整个job的运行，其为一个Java进程，其main class为JobTracker
- TaskTracker：运行此job的task，处理input split，其为一个Java进程，其main class为TaskTracker
- HDFS：hadoop分布式文件系统，用于在各个进程间共享Job相关的文件
1、任务提交
JobClient.runJob()创建一个新的JobClient实例，调用其submitJob()函数。
- 向JobTracker请求一个新的job ID
- 检测此job的output配置
- 计算此job的input splits
- 将Job运行所需的资源拷贝到JobTracker的文件系统中的文件夹中，包括job jar文件，job.xml配置文件，input splits
- 通知JobTracker此Job已经可以运行了
提交任务后，runJob每隔一秒钟轮询一次job的进度，将进度返回到命令行，直到任务运行完毕。
2、任务初始化
当JobTracker收到submitJob调用的时候，将此任务放到一个队列中，job调度器将从队列中获取任务并初始化任务。
初始化首先创建一个对象来封装job运行的tasks, status以及progress。
在创建task之前，job调度器首先从共享文件系统中获得JobClient计算出的input splits。
其为每个input split创建一个map task。
每个task被分配一个ID。
3、任务分配
TaskTracker周期性的向JobTracker发送heartbeat。
在heartbeat中，TaskTracker告知JobTracker其已经准备运行一个新的task，JobTracker将分配给其一个task。
在JobTracker为TaskTracker选择一个task之前，JobTracker必须首先按照优先级选择一个Job，在最高优先级的Job中选择一个task。
TaskTracker有固定数量的位置来运行map task或者reduce task。
默认的调度器对待map task优先于reduce task
当选择reduce task的时候，JobTracker并不在多个task之间进行选择，而是直接取下一个，因为reduce task没有数据本地化的概念。
4、任务执行
TaskTracker被分配了一个task，下面便要运行此task。
首先，TaskTracker将此job的jar从共享文件系统中拷贝到TaskTracker的文件系统中。
TaskTracker从distributed cache中将job运行所需要的文件拷贝到本地磁盘。
其次，其为每个task创建一个本地的工作目录，将jar解压缩到文件目录中。
其三，其创建一个TaskRunner来运行task。
TaskRunner创建一个新的JVM来运行task。
被创建的child JVM和TaskTracker通信来报告运行进度。
4.1、Map的过程
MapRunnable从input split中读取一个个的record，然后依次调用Mapper的map函数，将结果输出。
map的输出并不是直接写入硬盘，而是将其写入缓存memory buffer。
当buffer中数据的到达一定的大小，一个背景线程将数据开始写入硬盘。
在写入硬盘之前，内存中的数据通过partitioner分成多个partition。
在同一个partition中，背景线程会将数据按照key在内存中排序。
每次从内存向硬盘flush数据，都生成一个新的spill文件。
当此task结束之前，所有的spill文件被合并为一个整的被partition的而且排好序的文件。
reducer可以通过http协议请求map的输出文件，tracker.http.threads可以设置http服务线程数。
4.2、Reduce的过程
当map task结束后，其通知TaskTracker，TaskTracker通知JobTracker。
对于一个job，JobTracker知道TaskTracer和map输出的对应关系。
reducer中一个线程周期性的向JobTracker请求map输出的位置，直到其取得了所有的map输出。
reduce task需要其对应的partition的所有的map输出。
reduce task中的copy过程即当每个map task结束的时候就开始拷贝输出，因为不同的map task完成时间不同。
reduce task中有多个copy线程，可以并行拷贝map输出。
当很多map输出拷贝到reduce task后，一个背景线程将其合并为一个大的排好序的文件。
当所有的map输出都拷贝到reduce task后，进入sort过程，将所有的map输出合并为大的排好序的文件。
最后进入reduce过程，调用reducer的reduce函数，处理排好序的输出的每个key，最后的结果写入HDFS。
5、任务结束
当JobTracker获得最后一个task的运行成功的报告后，将job得状态改为成功。
当JobClient从JobTracker轮询的时候，发现此job已经成功结束，则向用户打印消息，从runJob函数中返回。