1、概述。
“MapReduce作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元。Hadoop将作业分成若干个小任务（task）来执行，其中包括两类任务：map任务和reduce任务。
有两类节点控制着作业执行过程：一个jobtracker及一系列tasktracker。jobtracker通过调度tasktracker上运行的任务，来协调所有运行在系统上的作业。tasktracker在运行任务的同时将运行进度报告发送给jobtracker，jobtracker由此记录每项作业任务的整体进度情况。如果其中一个任务失败，jobtracker可以在另外一个tasktracker节点上重新调度该任务。”“目前，Hadoop没有处理jobtracker失败的机制——它是一个单点故障。”
“Hadoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小数据块，称为输入分片。Hadoop为每个分片构建一个map任务。
对于大多数作业来说，一个合理的分片大小趋向于HDFS的一个块的大小，默认是64MB，不过可以针对集群调整这个默认值。
Hadoop在存储有输入数据（HDFS中的数据）的节点上运行map任务，可以获得最佳性能。这就是所谓的数据本地化优化。现在我们应该清楚为什么最佳分片的大小应该与块大小相同：因为它是确保可以存储在单个节点上的最大输入块的大小。如果分片跨越两个数据块，那么对于任何一个HDFS节点，基本上都不可能同时存储这两个数据块，因此分片中的部分数据需要通过网络传输到map任务节点。与使用本地数据运行整个map任务相比，这种方法显然效率更低。
map任务将其输出写入本地硬盘，而非HDFS。因为map的输出是中间结果：该中间结果由reduce任务处理后才产生最终输出结果。如果该节点上运行的map任务在将map中间结果传送给reduce任务之前失败，Hadoop将在另一个节点上重新运行这个map任务以再次构建map中间结果。
排过序的map输出需通过网络传输发送到运行reduce任务的节点。数据在reduce端合并，然后由用户定义的reduce函数处理。reduce的输出通常存储在HDFS中以实现可靠存储。对于每个reduce输出的HDFS块，第一个复本存储在本地节点上，其他复本存储在其他机架节点中。”
Map（映射，会过滤坏数据）和Reduce（归约，化简）阶段都以可选择类型的键值对作为输入和输出。
网上关于MapReduce的一个简短的解释：假设我们要数图书馆中所有的书。你数1号书架，我数2号书架，这是"Map"。我们人越多，数得就越快。最后我们聚到一起，把所有人的统计结果相加，这是"Reduce"。
2、map。以下引号中的文字摘选自《hadoop权威指南》第6章：
“每个map任务都有一个环形内存缓冲区（默认io.sort.mb=100MB），用于存储任务的输出。一旦缓冲内容达到阈值（默认io.sort.spill.percent=80%），一个后台线程便开始把内容写到（spill）磁盘中。在写磁盘过程中，map输出继续被写到缓冲区，但如果在此期间缓冲区被填满，map会阻塞直到写磁盘过程完成。”
“在写磁盘之前，线程首先根据数据最终要传送到的reducer把数据划分成相应的分区（partition）。在每个分区中，后台线程按键进行内排序，如果有一个combiner，它会在排序后的输出上运行。”
partitioner默认根据key的hash值，决定怎样将map输出分配到reducers上。如果分配不均匀则会产生数据倾斜。
“一旦内存缓冲区达到溢出写的阈值，就会新建一个溢出写文件，因此在map任务写完其最后一个输出记录之后，会有几个溢出写文件。在任务完成之前，溢出写文件被合并（merge）成一个已分区且已排序的输出文件。io.sort.factor控制着一次最多能合并多少流，默认值是10。”
3、reduce。以下引号中的文字摘选自《hadoop权威指南》第6章：
“reducer通过HTTP方式得到（map）输出文件的分区。”
reduce的运行分为三个阶段：copy -> sort -> reduce。
“reduce任务需要集群上若干个map任务的map输出作为其特殊的分区文件。每个map任务的完成时间可能不同，因此只要有一个任务完成，reduce任务就开始复制其输出。这就是reduce任务的复制阶段（一般也称为shuffle过程）。reduce任务有少量（默认mapred.reduce.parallel.copies=5个）复制线程，因此能够并行取得map输出。”
“如果map输出相当小，则会被复制到reduce tasktracker的内存（大小由mapred.job.shuffle.input.buffer.percent控制，指定用于此用途的堆空间的百分比），否则map输出被复制到磁盘。一旦内存缓冲区达到阈值大小（mapred.job.shuffle.merge.percent）或达到map输出阈值（mapred.inmem.merge.threshold），则合并后溢出写到磁盘中。”
4、shuffle和排序。以下引号中的文字摘选自《hadoop权威指南》第6章：
“MapReduce确保每个reducer的输入都按键排序。系统执行排序的过程——将map输出作为输入传给reducer——称为shuffle。shuffle属于不断被优化和改进的代码库的一部分。从许多方面来看，shuffle是MapReduce的‘心脏’。”
参考资料：
1、以上引号中的文字摘选自《hadoop权威指南》
2、参考链接：
http://www.alidata.org/archives/1470
http://blog.csdn.net/athenaer/article/details/8203990
不断学习中。。。