1. 输入文件从HDFS进行读取.
2. 输出文件会存入本地磁盘.
3. Reducer和Mapper间的网络I/O,从Mapper节点得到Reducer的检索文件.
4. 使用Reducer实例从本地磁盘回读数据.
5. Reducer输出- 回传到HDFS.
串行化
传输、存储都需要
Writable接口
Avro框架：IDL，版本支持，跨语言，JSON-linke
压缩
能够减少磁盘的占用空间和网络传输的量
Compressed Size, Speed, Splittable
gzip, bzip2, LZO, LZ4, Snappy
要比较各种压缩算法的压缩比和性能
重点：压缩和拆分一般是冲突的（压缩后的文件的block是不能很好地拆分独立运行，很多时候某个文件的拆分点是被&#x#x62C6;分到两个压缩文件中，这时Map任务就无法处理，所以对于这些压缩，Hadoop往往是直接使用一个Map任务处理整个文件的分析）
Map的输出结果也可以进行压缩，这样可以减少Map结果到Reduce的传输的数据量，加快传输速率
完整性
磁盘和网络很容易出错，保证数据传输的完整性一般是通过CRC32这种校验法
每次写数据到磁盘前都验证一下，同时保存校验码
每次读取数据时，也验证校验码，避免磁盘问题
同时#x65F6;每个datanode都会定时检查每一个block的完整性
当发现某个block数据有问题时，也不是立刻报错，而是先去Namenode找一块该数据的完整备份进行恢复，不能恢复才报错
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