1.Writable接口
在MR中使用对象
创建对象时需要实现Writable接口中的write()和readFields()方法 反序列化方法读顺序必须和写序列化方法的写顺序必须一致
2.MapTask运行机制详解
详细步骤：
1. 首先，读取数据组件InputFormat（默认TextInputFormat）会通过getSplits方法对输入目录中文件进行逻辑切片规划得到splits，有多少个split就对应启动多少个MapTask。split与block的对应关 系默认是一对一。
2. 将输入文件切分为splits之后，由RecordReader对象（默认LineRecordReader）进行读取，以\n 作为分隔符，读取一行数据，返回<key，value>。Key表示每行首字符偏移值，value表示这一行 文本内容。
3. 读取split返回<key,value>，进入用户自己继承的Mapper类中，执行用户重写的map函数。 RecordReader读取一行这里调用一次。
4. map逻辑完之后，将map的每条结果通过context.write进行collect数据收集。在collect中，会先对其进行分区处理，默认使用HashPartitioner。
MapReduce提供Partitioner接口，它的作用就是根据key或value及reduce的数量来决定当前的这对输出数据最终应该交由哪个reduce task处理。默认对key hash后再以reduce task数量取模。默认的取模方式只是为了平均reduce的处理能力，如果用户自己对Partitioner有需求，可以订制并设置到job上。
5. 接下来，会将数据写入内存，内存中这片区域叫做环形缓冲区，缓冲区的作用是批量收集map结 果，减少磁盘IO的影响。我们的key/value对以及Partition的结果都会被写入缓冲区。当然写入之 前，key与value值都会被序列化成字节数组。
环形缓冲区其实是一个数组，数组中存放着key、value的序列化数据和key、value的元数据信息，包括partition、key的起始位置、value的起始位置以及value的长度。环形结构是一个抽象概念。
环形缓冲区其实是一个数组，数组中存放着key、value的序列化数据和key、value的元数据信息，包括partition、key的起始位置、value的起始位置以及value的长度。环形结构是一个抽象概念。
缓冲区是有大小限制，默认是100MB。当map task的输出结果很多时，就可能会撑爆内存，所以需要在一定条件下将缓冲区中的数据临时写入磁盘，然后重新利用这块缓冲区。这个从内存往磁盘写数据的过程被称为Spill，中文可译为溢写。这个溢写是由单独线程来完成，不影响往缓冲区写map结果的线程。溢写线程启动时不应该阻止map的结果输出，所以整个缓冲区有个溢写的比例 spill.percent。这个比例默认是0.8，也就是当缓冲区的数据已经达到阈值（buffer size * spillpercent = 100MB * 0.8 = 80MB），溢写线程启动，锁定这80MB的内存，执行溢写过程。Map task的输出结果还可以往剩下的20MB内存中写，互不影响
6.当溢写线程启动后，需要对这80MB空间内的key做排序(Sort)。排序是MapReduce模型默认的行为!
如果job设置过Combiner，那么现在就是使用Combiner的时候了。将有相同key的key/value对的 value加起来，减少溢写到磁盘的数据量。Combiner会优化MapReduce的中间结果，所以它在整 个模型中会多次使用。
那哪些场景才能使用Combiner呢？从这里分析，Combiner的输出是Reducer的输入，Combiner绝不能改变最终的计算结果。Combiner只应该用于那种Reduce的输入key/value与输出key/value 类型完全一致，且不影响最终结果的场景。比如累加，最大值等。Combiner的使用一定得慎重， 如果用好，它对job执行效率有帮助，反之会影响reduce的最终结果。
7. 合并溢写文件：每次溢写会在磁盘上生成一个临时文件（写之前判断是否有combiner），如果map的输出结果真的很大，有多次这样的溢写发生，磁盘上相应的就会有多个临时文件存在。当整个数据处理结束之后开始对磁盘中的临时文件进行merge合并，因为最终的文件只有一个，写入磁盘，并且为这个文件提供了一个索引文件，以记录每个reduce对应数据的偏移量。
3.MapTask的并行度
4.ReduceTask 工作机制
Reduce大致分为copy、sort、reduce三个阶段，重点在前两个阶段。copy阶段包含一个eventFetcher来获取已完成的map列表，由Fetcher线程去copy数据，在此过程中会启动两个merge线程，分别为inMemoryMerger和onDiskMerger，分别将内存中的数据merge到磁盘和将磁盘中的数据进行merge。待数据copy完成之后，copy阶段就完成了，开始进行sort阶段，sort阶段主要是执行finalMerge操作，纯粹的sort阶段，完成之后就是reduce阶段，调用用户定义的reduce函数进行处理。
详细步骤
1.Copy阶段，简单地拉取数据。Reduce进程启动一些数据copy线程(Fetcher)，通过HTTP方式请求 maptask获取属于自己的文件。
2.Merge阶段。这里的merge如map端的merge动作，只是数组中存放的是不同map端copy来的数值。Copy过来的数据会先放入内存缓冲区中，这里的缓冲区大小要比map端的更为灵活。merge有三种形式：内存到内存；内存到磁盘；磁盘到磁盘。默认情况下第一种形式不启用。当内存中的数据量到达一定阈值，就启动内存到磁盘的merge。与map端类似，这也是溢写的过程，这个过程中如果你设置有Combiner，也是会启用的，然后在磁盘中生成了众多的溢写文件。第二种merge方式一直在运行，直到没有map端的数据时才结束，然后启动第三种磁盘到磁盘的merge方式生成最终的文件。
3.合并排序。把分散的数据合并成一个大的数据后，还会再对合并后的数据排序。
4.对排序后的键值对调用reduce方法，键相等的键值对调用一次reduce方法，每次调用会产生零个 或者多个键值对，最后把这些输出的键值对写入到HDFS文件中.
5.ReduceTask并行度
ReduceTask的并行度同样影响整个Job的执行并发度和执行效率，但与MapTask的并发数由切片数决定不同，ReduceTask数量的决定是可以直接手动设置job.setNumReduceTasks(4);
注意事项
1. ReduceTask=0，表示没有Reduce阶段，输出文件数和MapTask数量保持一致；
2. ReduceTask数量不设置默认就是一个，输出文件数量为1个；
3. 如果数据分布不均匀，可能在Reduce阶段产生倾斜；