1.首先maptask的map方法會生成一堆（k，v）型別的資料，資料會標記好它的分割槽，然後會把這些資料傳入到記憶體的環形緩衝區當中（預設100m）。
2.當環形緩衝區的記憶體占用達到80%時，從記憶體緩衝區不斷溢位到本地磁碟檔案，可能會溢位多個檔案（在溢位前對資料進行快速排序，排序按照key進行字典順序的排序）。
3.多個溢位的檔案會合併成為大的檔案（歸併排序演算法），對溢寫的檔案可以進行combiner操作（對於求最大值，合併值有用，對於求中間值，和平均值沒用，算出的結果會出錯誤）
4.在溢位和合併過程中都會呼叫partitioner進行分組，和針對key進行排序。
5.reducetask會根據自己的分割槽號，從各個maptask機器上拉取屬於自己的結果分割槽的資料（這裡屬於自己分割槽的資料可能來自多個原本不同分割槽的maptask產生，reducetask會將這些資料再次進行歸併排序），拉取的資料先放入記憶體中，記憶體不夠了，再儲存到磁碟。
6.拉取到reduce端以後，同一分區內小的檔案會合併成為大的檔案，此時shuffle就結束了
7。然後就是執行reduce端的邏輯了，從檔案中取出乙個乙個鍵值對進行group(),呼叫使用者自定義的reduce（）方法。
（shuffle時，緩衝區的大小會影響到mapreduce的執行效率，一般來說，緩衝區越大，效能越高，因為記憶體大，可以減少磁碟的io次數）
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