转发，MapReduce的工作机制

MapReduce作业的运行过程如图6-1所示。包含4个独立的实体：（1）Client:提交MapReduce作业，（2）JobTracker：协调作业的运行。（3）TaskTracker:运行作业划分后的Map任务或Reduce任务。（4）Shared FileSystem(一般为HDFS），用来在其他实体间共享作业文件。                    

1.作业的提交
Job的waitForCompletion(true)方法所实现的作业提交过程如下：向jobtracker请求一个新的作业ID，见步骤2。检查作业的输出说明。计算作业的InputSplit。将运行作业所需要的资源（包括作业JAR文件、配置文件和计算所得的输入文件）复制到一个以作业ID命名的目录下jobtracker的文件系统。作业JAR的副本由mapred.submit.replication属性控制（默认值为10），见步骤3。告知jobtracker作业准备执行，见步骤4。
2.作业初始化
JobTracker会把作业放入一个内部队列中，交由job scheduler进行调度，并对其进行初始化（见步骤5）。为了创建任务运行列表，作业调度器首先从共享文件系统中获取Job已计算好的InputSplit的信息（见步骤6）。然后为每个InputSplit创建一个map任务。
3.任务的分配
TaskTracker定期发送“心跳”(heartbeat)给JobTracker.“心跳”告知jobtracker，tasktracker是否还存活，同时也充当两者之间的消息通道（见步骤7）。在jobtracker为tasktracker选择任务之前，jobtracker必须先选定任务所在的作业。在Hadoop中，MapReduce的调度器可以选择，默认的调度器是原始的基于队列的FIFO调度器，还有两个多用户调度器，分别名为Fair Scheduler和 Capacity Scheduler。一旦选择好作业，jobtracker就可以为该作业选定一个任务。对于map任务和reduce任务,tasktracker有固定数量的任务槽。
4.任务的执行
tasktracker已经被分配一个任务，下一步是运行该任务。第一步，通过从共享文件系统把作业的JAR文件复制到tasktracker所在的文件系统。同时，tasktracker将应用程序所需要的全部文件从分布式缓存复制到本地磁盘（见步骤8）。第二步，tasktracker为任务新建一个本地工作目录，并把JAR文件中的内容解压到这个文件夹下。第三步，tasktracker新建一个TaskRunner实例来运行该任务。TaskRunner启动一个新的child JVM（见步骤9）来运行每个任务。
shuffle和排序
map函数开始产生输出时，它利用缓冲的方式写到内存，并处于效率的考虑进行预排序。图6-4展示了这个过程。
每个map任务都有一个环形内存缓冲区，用于存储任务的输出。