MapReduce运行流程
1最先启动MRAppMaster，MRAppMaster根据job的描述信息，计算需要的maptask实例的数量，然后向集群申请机器，启动相应数量的maptask进程。
2 maptask启动之后，根据给定的数据切片范围进行数据处理。
A 利用指定的inputformat来获取RecordReader对象读取数据，形成KV输入。
B 将输入的kv对传递给客户定义的map方法，做逻辑运算，将map方法输出的kv对收集到缓存。
C 将缓存中的KV对按照K分区排序会溢写到磁盘文件。
3 MRAppMaster监控到所有maptask进程任务完成之后（真实情况是，某些maptask进程处理完成以后，就会开始启动reducetask去已经完成maptask处去fetch数据），会根据客户指定的参数启动相应数量的reducetask进程。并告知reducetask进程要处理的数据范围（数据分区）。
4 ReduceTask进程启动以后，根据MRAppMaster告知的待处理数据的位置，抓取maptask的输出结果文件，并在本地进行重新归并排序。按照相同key的KV为一个组，调用客户定义的reduce方法进行逻辑运算，收集输出的结果KV，调用客户指定的outputformat将结果数据输出到外部的存储。
maptask并行度决定机制
Maptask的并行度决定了map阶段的任务处理并发程度。
一个job的map阶段并行度由客户端提交的job决定。
客户端对map阶段并行度的规划逻辑为：
将待处理数据执行逻辑切片。按照一个特定切片的大小，将待处理的数据划分成逻辑上的多个split，然后每一个split分配一个maptask实例，并进行处理。
这段逻辑以及形成的切片规划描述文件，是由FileInputFormat实现类的getSplits方法来完成的。该方法返回List，每个InputSplit封装了一个逻辑切片的信息，包括长度和位置等信息。