MapReduce执行步骤如下
　　  1、Mapper任务处理
            1.1：读取输入文件内容，将每一行解析成key、value对提供给Mapper类的map函数使用，每个键值对调用一次map函数。
            1.2：在Mapper类的map函数中使用自定义的业务逻辑，对输入key、value处理并转换成新的key、value输出。
            1.3：对输入的key、value进行分区。默认分区数为1。
            1.4：对不同分区的数据按照key进行排序、分组，将相同key的value放到一个集合中。
            1.5：对分组后的数据进行规约，此步骤不是必须的。
        2：Reducer任务处理
            2.1：对多个map任务的输出按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点。然后对多个map任务的输出进行合并、排序。
            2.2：在Reducer类的reduce函数中使用自定义的业务逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。
            2.3：将Reducer类reduce函数的输出保存到文件中。
        
逻辑上讲MapReduce运行过程分为3个阶段：
            1、Mapper阶段
            2、Shuffle阶段
            3、Reducer阶段
   
Mapper任务数量是由输入分片InputSplit决定，输入分片则由文件/HDFS默认Bolck块大小决定（Hadoop-0.x和Hadoop-1.x为64MB；Hadoop-2.x为128MB，不足一个Bolck时按照一个Block计算）。
    例如在Hadoop-2.x中，输入文件大小为500MB，则为500MB/128MB=3%116，这时候则为4个块大小也就是被InputSplit切分为4个Block。这时候MapReduce作业的Mapper任务为4个。

Reducer任务数量默认为1个;在MapReduce作业中如果不使用分区函数则默认是一个分区，每个分区对应一个Reducer任务。    
　 Reducer的最优个数与集群中可用的Reducer任务槽总数相关，总槽数由集群节点数量*每个节点的任务槽数量，每个节点的任务槽数由。