1：最简单的过程：
Map - Reduce
2：定制了partitioner以将map的结果写到相应的分区，以供对应的reducer下载：
Map - Partition - Reduce
3：增加了在本地先进性一次reduce（本地优化），减少后期网络的传输量
Map - Combine(本地reduce) - Partition - Reduce
一般说来，一个完整的MapReduce过程可以分为以上3中提到的4个步骤，下面以Hadoop自带的MaxTemperature为例，说明四个步骤的工作：
假设输入文件的内容为：
File1:
0043011990999991950051512004+68750+023550FM-12+038299999V0203201N00671220001CN9999999N9+00221+99999999999
0043011990999991950051518004+68750+023550FM-12+038299999V0203201N00261220001CN9999999N9-00111+99999999999
0043011990999991949051512004+68750+023550FM-12+038299999V0203201N00671220001CN9999999N9+08021+99999999999
0043011990999991949051518004+68750+023550FM-12+038299999V0203201N00261220001CN9999999N9-00451+99999999999
一：Map
a. mapper用Job的setMapperClass指定
b.map的输入通过Job的setInputFormat指定，默认为TextInputFormat(每行为一条记录，以偏移为key，行 内容为value)，还可以指定为KeyValueTextInputFormat [在org.apache.hadoop.mapred中]（每行为一条记录，分隔符之前为key，之后为value，默认的分隔 符是\t，通过mapred.textinputformat.seperator指定），SequenceFileInputFormat(键和值由用 户指定，序列文件为hadoop专用的二进制压缩格式)，还有NLineInputFormat（与Textnputormat相同，但每个分片一定由N 行，N默认为1，通过，mapred.line.input.format.linespermap设定[在Eclipse的Hadoop参数的Edit hadoop location中的高级参数设置中]）
c.map的输出与输入格式类似，反推即可，例如对应SequenceFileInputFormat，输出类为SequenceFileOutputFormat
处理输入数据，将数据按照用户想要的<key，value>形式collect起来
在经过这个步骤后，现在的其中一个Map输出数据为以下形式:<1949,111>,<1950,0>,<1949,78>,<1950,22>,<1950,-11>
二：Combine
combiner是在本地进行的一个reduce的过程，其目的是提高hadoop的效率。
直接将数据交给下一个步骤处理，这个例子中存在三个以1950为键的记录，所以在下一个步骤中需要处理三条<1950,0>,<1950,22>,<1950,-11>记录，如果先做一次combine，则只需处理一次<1950, 22>的记录，这样做的一个好处就是，当数据量很大时，减少很多开销。（直接将partition后的结果交给reduce处理，由于 tasktracker并不一定分布在本节点，过多的冗余记录会影响IO，与其在reduce时进行处理，不如在本地先进性一些优化以提高效率）
三：Partition
Partitioner相当与一个分发器，将Map处理后的输出分发给Reduce去执行。得到map给的记录后，他们该分配给哪些reducer来处理呢？hadoop采用的默认的派发方式（默认的partition实现）是根据散列值来派发的，但是实际中，这并不能很高效或者按照我们要求的去执行任务。例如，经过默认partition处理后，一个节点的reducer分配到了20条记录，另一个却分配道了10W万 条，试想，这种情况效率如何。又或者，我们想要处理后得到的文件按照一定的规律进行输出，假设有两个reducer，我们想要最终结果中part- 00000中存储的是"h"开头的记录的结果,part-00001中存储其他开头的结果，这些默认的partitioner是做不到的。所以需要我们自 己定制partition来根据自己的要求，选择记录的reducer。
自定义partitioner很简单，只要自定义一个类，并且继承Partitioner类，重写其getPartition方法就好了，在使用的时候通过调用Job的setPartitionerClass指定一下即可
备注：hadoop的partition过程会根据数据格式，选择相应的比较规则对数据进行排序
四：Reduce
reduce就是所谓的归并阶段，此阶段实际上包含三个小的阶段：
1、shuffle
分配了Reduce任务的节点，通过网络使用HTTP的方式将排序后的输出结果从每一个运行Map节点的相应分区上复制过来。
2、sort
MapReduce框架根据键合并（由于执行Map的不同节点可能会产生相同的key-value）、排序Reduce节点的输入数据。
shuffle阶段和sort阶段同时发生，例如当输出获取到的同时，它们也会被合并。
secondarySort（二次排序）：
为了在value迭代器返回的值上进行二次排序，应用需要用使用第二个键扩展原来的键，同时定义一个分组比较器。这些键使用所有的键进行排序，但是分组的时候使用分组比较器来决定哪些键值对放在
放在一起，然后发送给同一个Reduce调用来归并。分组比较器指定通过Job.setGroupingComparatorClass(Class)设定，而排序的顺序通过Job.setSortComparatorClass(Class)控制。
举例如下：
例如，假设你想查找网页的副本个数同时用最简单的方式标记他们的url。你的job将会设置如下：
- Map 输入 Key : url
- Map 输入 Value : document
- Map 输出 Key: document checksum, url pagerank
- Map 输出Value:url
- Partitioner: 根据checksum进行派发
- OutputKeyComparator: 通过checksum,根据pagerank降序排列
- OutputValueGroupingComparator: 根据checksum进行分组，然后Partitioner据此进行Reduce任务的派发。
3、reduce
在这个阶段，我们的数据是以<key,list(value1,value2...)>的方式存储的，对于每一个数据都会调用reduce方法。 以MaxTemperature的例子来说，此时的记录应该是File 1的Reduce前（表述不确切）： <1950，22>，File 2的Reduce前（表述不确切）： <1950，09>，那么Reduce后的结果为<1950,22>。
此时，只要根据需求，处理key和values即可
最终结果：
1949 111
1950 22