MapReduce编程思想共分为8步：
map阶段：2步
shuffle阶段：4步
reduce阶段：2步

Map阶段

第一步: 设置inputFormat类，将数据切分为k-v对，输入到第二步；
第二步：自定义map逻辑，处理第一步中生成的k-v对，然后转换成新的的k-v进行输出；

Shuffle阶段

第三步：对输出的k-v进行分区，相同k的数据发往同一个reduce，相同k合并，v形成一个集合；
第四步：对不同分区的数据按照相同k进行排序；
第五步：对分区后的数据进行规约，降低数据的网络拷贝；
第六步：对排序后的数据进行分组，分组过程中，将相同k的v放到一个集合中。

Reduce阶段

第七步：对多个map任务进行合并，排序，写reduce函数逻辑，对输入的k-v进行处理，转换成新的k-v输出；
第八步：设置outputFormat类，将输出的k-v数据保存到文件中。

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