4、WordCount处理过程
本节将对WordCount进行更详细的讲解。详细执行步骤如下：
1）将文件拆分成splits，由于测试用的文件较小，所以每个文件为一个split，并将文件按行分割形成<key,value>对，如图4-1所示。这一步由MapReduce框架自动完成，其中偏移量（即key值）包括了回车所占的字符数（Windows和Linux环境会不同）。
图4-1 分割过程
2）将分割好的<key,value>对交给用户定义的map方法进行处理，生成新的<key,value>对，如图4-2所示。
图4-2 执行map方法
3）得到map方法输出的<key,value>对后，Mapper会将它们按照key值进行排序，并执行Combine过程，将key至相同value值累加，得到Mapper的最终输出结果。如图4-3所示。
图4-3 Map端排序及Combine过程
4）Reducer先对从Mapper接收的数据进行排序，再交由用户自定义的reduce方法进行处理，得到新的<key,value>对，并作为WordCount的输出结果，如图4-4所示。
图4-4 Reduce端排序及输出结果