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hadoop的partitioner是用来控制map的输出到reducer的。 可以添加自定义的partioner函数来控制map的输出，来控制将制定的结果输出到特定的reducer文件中。 以便于结果的定位。 一般是根据map输出的key进行做控制，返回一个int值，来指定将map的输出到哪个reducer中。 refer http://www.cnblogs.com/xwdreamer

JobTracker 内部使用三层表示： JobInProgress： 跟踪和监控作业运行状态的对象。每个Job分成了多个Task。并为每个Task创建一个TaskInProgress跟踪和监控其运行状态。 而Task在运行过程中由于多种原因，比如软件Bug，硬件故障、推测机制等，每个Task可能尝试运行多次，直到运行成功或者超过尝试次数而失败。 每次的尝试为TaskAttemp。 作业使

TaskTracker 是Hadoop集群中运行于各个节点上的服务。他是JobTracker和Task之间的“通信桥梁”。一方面它从JobTracker端接受并执行各种命令：比如运行任务、提交任务、杀死任务。 另一方面它将各个任务的状态周期性心跳汇报给JobTracker。 其两个功能： 汇报心跳： 机器级别信息：节点健康状况、资源使用情况。 任务级别信息：任务

在MapReduce计算框架中，一个应用程序被划分为Map和Reduce两个计算阶段。他们分别由一个或多个Map Task 和Reduce Task组成。 Map Task： 处理输入数据集合中的一片数据，并将产生的若干个数据片段写到本地磁盘。 按照用户提供的InputFormat将对应的InputSpilt解析成一系列的key/value， 并以此交给用户编写的map()