1.首先是map获取分片，分片的大小和分片规则取决于文件输入的格式，FileInputFormat是输入格式的一个基类，FileInputFormat下有几个重要的子类，分别是TextInputFormat，KeyValueTextInputFormat，NLineInputFormat等等，使用什么输入格式决定分片的分片大小和规则，以及map的处理方式。map处理完后有必要就进行分区，分区是为了在不同的reduce处理数据，有负载均衡的作用，使用几个reduce取决于Hadoop集群的性能。默认的分区方式是对key的hash值与reduce个数进行取模，reduce默认数为1个，分区之后就是分组，默认的分组也是根据key进行分组，当需要在分区的基础上继续进行细分的话，就可以使用分组，同一个分组的数据同时进入一个reduce，分组之后就是排序，排序是在分组的组里进行排序的，默认的排序规则也是根据key进行排序的。之后就是combiner，combiner必须在所有map执行完才能执行，Combiner作用是合并相同的key对应的value，combiner的作用1是减少map写入到磁盘的文件大小（磁盘io），作用2是减少reduce和map节点之间的io输出量（网络io）。combiner一般是直接使用reduce的方法。
reduce阶段：reduce会根据分区去相应的节点复制数据，在进行排序之后进入reduce进行处理，之后数据输出。