大数据框架-Mapreduce过程
1、Shuffle
[从mapTask到reduceTask: Mapper -> Partitioner ->Combiner -> Sort ->Reducer]
mapper对job任务进行键值对构建并写入环形内存缓冲区[缓冲区满了，map停止直到全写入磁盘]，大小100MB(io.sort.mb)，一旦达到0.8(io.sort.spill.percent)读入量，即将内存内容经过partitioner分区和sort排序，和combiner合并写入到磁盘一个溢写出文件目录下(mapred.local.dir)。当数据读取完成，将磁盘所有溢出文件合并成一个大文件(同样是经过分区和排序后的文件)。将映射关系提交给AppMaster。
reducer通过心跳机制到AppMaster获取映射关系，再通过Http方式得到文件分区，不同区号文件进入不同reducer，再合并排序进行reduce处理。
Mapper：输出键值对集合（函数setup、map、cleanup、run）；
Partitioner：分区，并确保分区号大于或等于reducer的个数。对Mapper结果进行计算确定交给哪个reducer来计算；
Combiner：在map端执行减少传输到reducer的数据量，看作本地的reducer，实现本地key的归并；但combiner不能改变key/value的类型，适用于不影响最终结果场景(累加、最大值)；
Sort:按照key值排序。
2、hadoop序列化类型（全都继承Writable）
Text:类似于java中的String
基础Writable对象(IntWritable\LongWritable\ BooleanWritable\ ByteWritable\...)
自定义序列化对象
(实现writable接口；
同时实现序列化函数write和反序列化函数readFiles，但写和读顺序和类型要一致；
重写tostring方法，否则输出结果为类全名+hascode值
需要无参构造方法)
3、MapReduce任务实现流程
Client将JAR包信息发送到RM(PRC通信)
RM返回一个jar包存储路径(固定)和一个jobID
Client对路径进行拼接，通过FileSystem将jar包写入到hdfs中(默认情况下jar包写10份)
Client再将jobID，jar包地址，其他配置发送给RM
RM将任务放入调度器（默认先进先出）,NM通过心跳机制获取Mapreduce任务，在HDFS上下载JAR包，启动子进程运行任务
(1)、具体执行过程如下：
函数中主体为submit()，先进行connect()，再使用submitter进行任务调度。
A.
初始化Job持有的cluster对象引用（cluster引用中持有ClientProtocol对象引用）。
Ps: ClientProtocol：RPCserver的代理对象，也可以理解为RM进程对象)。定义了客户端与nameNode间的接口，客户端对文件系统的所有操作都需要通过这个接口，同时客户端读、写文件等操作也需要先通过这个接口与NamenodeRPC通信后后，再进行数据块的读出和写入操作。
B.
通过提交器提交job任务，返回一个PATH
也返回一个Job的ID
拼接上述PATH和JobID
将jar包信息拷贝到HDFS中 job信息，存放job地址和副本数量
提交到服务端RM jobid、jar包地址，其他配置信息，通过RPC通信
