- Mapper类
MapReduce的Mapper类中共有四个父类的方法：setup()、map()、run()、cleanup()
setup()方法：在一个任务中，此方法只在开始执行一次，适用于对相关变量和资源的初始化操作。
map()方法：任务实现的主要过程在此方法中执行，只要FileInputFormat解析出KV对，则此方法便执行一次，重复执行直到Split文件处理完成。用户可以重写这个方法，但是默认的时候通常会调用setup而启动这个程序。这个函数默认并不做什么有用的 事情，但是可以被用户覆盖重写以便于设置任务（例如初始化类的变量），当设置完成之后，分片的每一个键值对会激发map()方法。因此map()接收到一个键，一个值，以及一个上下文context。使用这个上下文对象，一个map就会存储其输出到缓存中。
请注意，map分片是按块截取的（例如64kb），每一个块分割成为若干键值对的数据（ SplitLineReader.class干的好事），这是在Mapper.Context.nextKeyValue内部完成的。当map分片被全部处理之后，run()会调用clean()方法。默认的，没有什么会被执行，除非用户重写覆盖他。
map会使用Mapper.Context.write()将map函数的输出溢写到内存中的环形缓冲区 (MapTask.MapOutputBuffer)。缓冲区的大小是固定的，通过mapreduce.task.io.sort.mb (default: 100MB)指定。
任何时候当这个缓冲区将要充满的时候（mapreduce.map. sort.spill.percent: 默认80% ），溢写将会被执行（这是一个并行过程，使用的是单独的线程，缓冲池还可以继续被写入）。如果溢写线程太慢，而缓冲区又忙了的话，map()就会暂停执行而等待。
溢写线程执行下面的动作：
1、创建一个溢写记录SpillRecord 和一个FSOutputStream 文件输出流（本地文件系统）
2、内存内排序缓冲中的块：输出的数据会使用快排算法按照partitionIdx, key排序
3、排序之后的输出会分割成为分区：每一个分区对应一个reduce
4、分区序列化写到本地文件
run()方法：提供了setup->map->cleanup执行的模版，一般此方法不重写，
cleanup()方法：此方法在一个任务中仅执行一次，实现变量和资源的释放工作。
例子很多，用户必须要自己实现这个类。在驱动中指定定义的Mapper实现类：
job.setMapperClass(**Mapper.class);
- Combiner类
Mapper端的Reducer。但不能改变Mapper端的Key和Value的输出类型。
- Reducer类
和Mapper类似，但主要功能不同，主要是对Mapper的输出进行归约。