MapReduce的工作机制
（1）通过submit()方法将任务提交给客户端
（2）将通过split()方法得出的切片信息提交给Yarn
（3）NodeManger计算出MapTask数量（MapTask由Block大小决定）
（4）MapTask通过InputFormat类读取文件数据
（5）客户端以(key,value)结构来传输数据
（6）在Mapper阶段执行Mapper类中的map()方法和context.write()方法将数据写入到环形缓冲区
（7）环形缓冲区默认大小为100M，当达到80%时，会进行分区和排序
（8）在Combiner阶段会溢写，可以通过本地化的reduce操作（Combiner）进行优化，对数据进行简单的合并，减少网络之间的传输
（9）根据分区进行归并排序
（10）将归并排序好的数据下载到ReudceTask本地磁盘中
（11）合并文件，再进行归并排序
（12）每次读取一组数据到Reducer阶段当中
（13）在Reducer阶段执行Reducer类中的reduce()方法和context.write()方法，通过OutputFormat类写入到part-r-00000文件当中