在MapReduce过程中，每一个Job都会被分成若干个task，然后再进行处理。那么Hadoop是怎么将Job分成若干个task，并对其进行跟踪处理的呢？今天我们来看一个*Context类——TaskInputOutputContext。
先来看看TaskInputOutputContext的类图：
Figure1：TaskInputOutputContext类图
从类图中可以看到，TaskInputOutputContext有3个成员变量和10个成员函数。成员变量中有一个OutputCommitter对象，一个RecordWriter对象和一个StatusReporter对象。OutputCommitter到底是做什么的呢？来看看它的类图：
Figure2：OutputCommitter类图
其实OutputCommitter类中方法以将它的功能描述得很清楚:
setupJob：Hadoop初始化时设置job的输出；
commitJob：当job完成时，清除job的输出，这个方法在反馈回来的job状态为SUCCEEDED时调用；
cleanupJob：job结束后清除job的输出；
abortJob：当job的返回状态是FAILED或KILLED时，执行该函数，用于终止作业的输出；
setupTask：设置task的输出；
needsTaskCommit：检测task是否需要提交；
commitTask：将task的输出移到作业的输出目录；
abortTask：取消task的输出；
outputCommitter类的作用就是提供Job和Task的临时文件管理功能，setupJob在系统初始化时在输出路径下创建一个临时目录，MapReduce过程中产生的临时文件会被放在这里，等Job完成后，系统会调用cleanupJob删除这个目录。
再来看看下一个类——RecordWriter。RecordWriter的功能很简单，它提供一个write方法来输出<key, value>对，一个close方法来关闭输出。它有一个对应的类——RecordReader，我们在《Hadoop -- MapReduce过程》中分析过。RecordReader将输入的数据切片并转化成<key, value>对，该<key, value>对作为Mapper的输入。
StatusReporter类我们《Hadoop -- MapReduce过程（2）》中已分析过，这里就不多讲了。
我们回到TaskInputOutputContext类上来，从类图中的方法我们可以看出，TaskInputOutputContext主要是用于获取key，value的值和输出<key, value>对。什么操作需要用到key/value呢？当然是Mapper和Reducer。因此TaskInputOutputContext是作为一个父类，被MapContext和ReduceContext继承。我们再来看看它们之间的关系：
MapContext读取输入数据并将其分片，输出<key, value>对，ReduceContext读取map输出，迭代计数，最后输出<key, value>对。