看过好多本hadoop的书，对整个过程始终存在一些疑问，今天终于搞清楚了。立个low-flag。
整体架构好复杂的感觉？其实不复杂
整体架构，namenode/metanode负责维护所有的元数据，datanode负责实际的物理存储，同一份数据datanode上必定多个副本，从而保证高可用。
hdfs只是个文件系统，有那么重要吗？
hdfs，最核心组件，高可用，不适合处理碎片文件。所有存储相关都是hdfs的职责范围。
mapreduce感觉很简单，但是具体背后的逻辑是什么？
mapreduce，核心组件。一个任务会首先从hdfs取出被inputformat切分成多个<k,v>，然后分配到mapper程序运行，运行后输出新的<k,v>，再由partioner处理mapper结果，成为<k,v list>，此处保证所有相同的k，必定会组织到一起，再传给reducer处理，完成后输出最终结果到hdfs。
inputformat，分片操作，根据splitsize决定将源文件进行划分，数据格式化，将划分好的inputsplit格式化为<k,v>，k为偏移量（已跳过的字符数），v为每一行的内容，并每次生成一个kv就调一次mapper。
shuffle，mapper到reducer之间，主要起到承上启下的作用。（不然mapred怎么工作？）
mapper的shuffle，sort，combine，pation.
mapper的shuffle，达到设置值的0.8就开始进行sort，spill溢写文件，如果剩下的0.2缓存已写满，但是spill还没完成，则会阻塞map操作。combine其实就是一次reduce的一个实现，预处理reduce。当某个map任务完成后，一般会有多个spill文件，会进行归并排序，将spill合并为一个文件，并在合并时提供partion，存储在index索引文件中。当reducer来取时，就会参照这个文件进行取用。
reducer的shuffle，当一个mapper完成时，就会通知tasktracker，然后，reducer就会通过http协议来取数据了。reducer取到partion后，会先放jvmheap，达到设定值后，也会进行sort写入磁盘。和mapper的spill过程类似。reducerr把merge sort 完成后，就直接调用reduce函数了。
最后，是写入hdfs。outputformat，描述数据的输出形式，生成相应的类对象，调用write方法写入到hdfs，默认调用文本写入方法。
至此，mapred过程基本完成，总算捋清楚了。
理解了以上，写起mapreduce的简单函数，自然没问题了，处理一些基本问题也顺心了许多。同时，也只有在理解整个过程的前提上，才能找到适用场景。
后续其他技术，且等且实践。（基础很重要）