根据Hadoop++论文的描述，Hadoop执行过程分为Load、Map、Shuffle、Reduce这四个阶段，可以看成是一个由split、itemize、map、reduce等10个函数或算子组成的DAG。其中每一个函数或算子，都可以提供自定义的实现以此来扩展Hadoop的功能或优化性能。
1、Load阶段
输入数据经block函数，按配置的block大小切分成多个block，每个block按配置存储多个复本，Hadoop尽可能保证不同复本存储在不同结点上。
2、Map阶段
每个mapper子任务读取一个split。每个split包含一个或多个block，是一个逻辑单元。split函数决定怎么划分split。split通过itemize函数分割成记录，框架对每条记录调用map函数。map的输出由mem函数切割成多个spill。spill中的每条记录由sh函数决定输出到哪个reducer，为每个reducer产生一个逻辑分区。每个逻辑分区根据cmp函数排序并根据grp函数分组，再根据combine函数进行预reduce处理后存储到文件。如果一台mapper机上对某个reducer产生了多个上述处理所得的spill文件，则进行合并，合并时同样执行排序、分组和combine流程。
3、Shuffle阶段
每个mapper产生的spill文件再次经过sh函数分派给每个reducer。每个reducer从每个mapper接收给它的数据，如果能在内存中合并就在内存中合并，否则接收后先存储，等全部完成后再来合并。最终为每个reducer准备好一个待处理的文件。
4、Reduce阶段
每个reducer的输入文件先同样执行排序、分组和combine流程，然后根据reduce函数得到最终结果。
下面的图显示了一个有4个节点，4个mapper，2个reducer的Map Reduce程序的执行过程。
