1.工作流程
MapReduce的核心思想可以用“分而治之”来描述，即把一个大的数据集拆分成多个小数据块在多台机器上并行处理，也就是说，一个大的MapReduce作业的处理流程如下：
  首先会被拆分成许多个Map任务在多台机器上并行执行，每个Map任务通常运行在数据存储的节点上，这样，计算和数据就可以放在一起运行，不需要额外的数据传输开销。当Map任务结束后，会生成以<key,value>形式表示的许多中间结果。
  然后，这些中间结果会被分发到多个Reduce任务在多台机器上并行执行，具有相同key的<key,value>会被发送到同一个Reduce任务那里，Reduce任务会对中间结果进行汇总计算得到最后结果，并输出到分布式文件系统中。

2.执行过程
①MapReduce框架使用InputFormat模块做Map前的预处理，比如，验证输入的格式是否符合输入定义；然后，将输入文件切分为逻辑上的多个InputSplit，InputSplit是MapReduce对文件进行处理和运算的输入单位，只是一个逻辑概念，每个InputSplit并没有对文件进行实际切割，只是记录了要处理的数据的位置和长度。
②因为InputSplit是逻辑切分而非物理切分，所以，还需要通过RecordReader（RR）并根据InputSplit中的信息来处理InputSplit中的具体记录，加载数据并转换为适合Map任务读取的键值对，输入给Map任务。
③Map任务会根据用户自定义的映射规则，输出一系列的<key,value>作为中间结果。
为了让Reduce可以并行处理Map的结果，需要对Map的输出进行一定的分区、排序（Sort）、合并（Combine）和归并（Merge）等操作，得到<key,value-list>形式的中间结果，再交给对应的Reduce程序进行处理，这个过程称为Shuffle。
④Reduce以一系列<key,value-list>中间结果作为输入，执行用户定义的逻辑，输出结果给OutputFormat模块。
⑤OutputFormat模块会验证输出目录是否已经存在，以及输出结果类型是否符合配置文件中的配置类型，如果都满足，就输出Reduce的结果到分布式文件系统。

3.Shuffle过程
Shuffle，是指针对Map输出结果进行分区、排序和合并等处理，并交给Reduce的过程。分为Map端的操作和Reduce端的操作。
①map端操作：Map的输出结果首先被写入缓存，当缓存满时，就启动溢写操作，把缓存中的数据写入磁盘文件，并清空缓存。当启动溢写操作时，首先需要把缓存中的数据进行分区，然后对每个分区的数据进行排序（Sort）和合并（Combine），之后再写入磁盘文件。每次溢写操作会生成一个新的磁盘文件，随着Map任务的执行，磁盘中就会生成多个溢写文件。在Map任务全部结束之前，这些溢写文件会被归并（Merge）成一个大的磁盘文件，然后，通知相应的Reduce任务来领取属于自己需要处理的数据。
②Reduce端操作：Reduce任务从Map端的不同Map机器领回属于自己需要处理的那部分数据，然后，对数据进行归并（Merge）后交给Reduce处理。