1. 从输入到输出的总过程
2. 过程分解
（1）split分片–>Map
由上图所示，是Hadoop的分片过程，在Hadoop中默认每个“块”是128M，从图中可以看出输入了两个文件，第一个文件比较大，占用了2+个块，第二个文件比较小（<128M）；所以，第一个文件被分为3个分片：split1~3，第二个文件单独被分为一个分片split4。 一般来说一个分片split对应一个Map任务，所以Map任务数也为4个。但是Map任务数量其实并不是这么简单，她与很多因素有关，一般最好将一个datanode中的Map任务数控制在10~100之间。 由此可以看出，Hadoop的Hdfs文件系统更加适合处理大文件，不适合处理有大量小文件的情况，这时最好将小数据进行压缩、合并等操作。 ####（2）Map–>Shufflr–>Reduce 如果分得更细一些，这其中的过程可以表示为：
Map–>Combine–>网络混洗–>Shuffle–>Reduce
Map输出大量键值对后，需要经过网络混洗，然后经过Shuffle进入Reduce，但是大量的散片键值对会造成巨大的网络压力，所以在进行网络传输之前，要对Map输出的键值对进行一轮排序、合并，再进行网络混洗，这个过程就是Combine。过程示意图如下：
在得到键值对后，分别对每个Map函数输出的键值对进行排序（按字母顺序），然后将键值相同的键值对进行合并。也可以将Combine认为是对Map结果的“本地Reduce操作”。
（3）Map–>Reduce
由上图所示，Map输出数据保存到内存缓冲区，多余溢出的数据将会保存到磁盘中，其中不同的颜色代表不同的键值，然后是将每个Map输出的数据以键值为标准合并成大数据； 然后数据进入partition中，将数据按键值合并（不累加，列表形式）输出到相应的Reduce中。 注意：在一个MapReduce中，partition、Reduce任务、输出结果的数量是相同的