MapReduce工作流程（编程规范及示例编写）
mapReduce编程模型的总结：
事实上MapReduce的开发一共有八个步骤其中map阶段分为2个步骤，shuffle阶段4个步骤，reduce阶段分为2个步骤
Map阶段2个步骤
第一步：设置inputFormat类，将数据切分成key，value对，输入到第二步
第二步：自定义map逻辑，处理第一步的输入数据，然后转换成新的key，value对进行输出
shuffle阶段4个步骤（该阶段不用自己操作，都是后台操作）
第三步：对输出的key，value对进行分区。相同key的数据发送到同一个reduce里面去，相同key合并，value形成一个集合
第四步：对不同分区的数据按照相同的key进行排序
第五步：对分组后的数据进行规约(combine操作)，降低数据的网络拷贝（可选步骤）
第六步：对排序后的额数据进行分组，分组的过程中，将相同key的value放到一个集合当中
reduce阶段2个步骤
第七步：对多个map的任务进行合并，排序，写reduce函数自己的逻辑，对输入的key，value对进行处理，转换成新的key，value对进行输出
第八步：设置outputformat将输出的key，value对数据进行保存到文件中