切片的计算：
long splitSize = Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))
默认：minSize 1
maxSize Long.MAX_VALUE
blockSize 128
splitSize默认是128M。
FileInputFormat先扫描切片，每次扫描一行数据，调用RecordReader类中的getCurrentKey()、getCurrentValue()返回一个key（行偏移量）,value（每行的内容）。
context将返回的key和value带入到MapTask中，让map方法去进行处理。
map方法处理完以后，将处理后的key、value进行序列化，写入到环形缓冲区中。（默认是100M）。当环形缓冲区到达80%以后，就会将里面的内容进行溢写。
溢写的时候会进行分区，并默认按照key的hashcode值，对reduceTask进行取余。根据余数相同的分到一个分区中。在分区时还会进行排序，默认按字典顺序。使用快速排序。
Key -> key的hashcode ->根据reduceTask的个数取余->根据取余的结果进行分区。
在MapTask结束的时候，会将相同分区的数据聚合到一块。并进行排序，使用归并排序。
MapTask自此结束。
Reduce端会将map端处理完以后的文件，相同分区的拉取到一块。进行合并和排序，归并排序。
一个ReduceTask去处理一个分区的数据。
ReduceTask会根据相同的key分组，key相同的数据被分为了一组。
一组数据去调用一次reduce方法。
一个reduceTask处理完以后写入到一个reduceTask文件中。
Shuffle：从数据进入缓冲区开始到reducetask调用reduce方法之前。
原文：https://www.cnblogs.com/shqnl/p/11429596.html