mapreduce主要由以下四个阶段组成：
1、split阶段：
此阶段，每个输入文件被分片输入到map。如一个文件有200M，默认会被分成2片，因为每片的默认最大值和每块的默认值128M相同。
如果输入为大量的小文件，则会造成过多的map数，导致效率下降，可采用压缩输入格式CombineFileInputFormat。
2、map阶段：
此阶段，执行map任务。map数由分片决定，若要增加map数，可增大mapred.map.tasks，若减少map数，可增大mapred.min.split.size。
3、shuffle阶段：
此阶段，将map的输出经过“整理”后给到reduce，也称为“混洗”。分为map端操作和reduce端操作。
在map端，map的输出先写入缓存，当每次缓存快满时，由缓存“溢写”至磁盘，每次溢写都先进行“分区”，并对每个分区的数据进行“排序”和“合并”（可选）。一般会产生多个溢写的文件，这些文件会在map端先被“归并”为一个大的磁盘文件，通知reduce任务来领取自己的分区。
在reduce端，每个reduce任务会从多个map任务领取文件，然后将这些文件进行“归并”，交给reduce任务。
合并（combine）和归并（merge）的区别：对于两个键值对<“a”，1>和<“a”，1>，如果合并，会得到<“a”，2>，即复用reduce的逻辑（也可以自己实现combiner类）如果归并，会得到<“a”，<1，1>>。combine为可选，可通过调用 job.setCombinerClass（MyReduce.class）设置这一操作。
4、reduce阶段：
执行reduce任务。reduce数量由分区数决定，结果文件的数量也由此决定，且记录默认按key升序排列。reduce数量可通过mapred.reduce.tasks设置，或在代码中调用job.setNumReduceTasks(int n)方法。
