类似map1
http复制数据
READ
Map端的shuffle过程是对Map的结果进行分区（partition）、排序（sort）和分割（spill）
HDFS
map1
map2
当其中一个map完成后，会通知所有reduce进行对应分区数据复制，仅所有map端数据复制完成后，才进行真正计算
复制
sort spill
reduce1
WRITE
BUFFER
TASKTRACKER
每个map有一个环形内存缓冲区，用于存储任务的输出。默认大小100MB（io.sort.mb属性）。 ③一旦达到阀值80%(io.sort.spil l.percent)，一个后台线程就把内容写到(spill：溢写)Linux本地磁盘中的指定目录（mapred.local.dir）下的新建的一个溢出写文件。在这一步会执行两个操作排序和Combiner（前提是设置了Combiner）。缓冲区的数据写到磁盘前，会对它进行一个二次快速排序，首先根据数据所属的partition （分区）排序，然后每个partition 中再按Key 排序。
merge
(file.out)partiton1
每个map完成
reduce2
map....
(file.out)partition...
(file.out)partition2
每次溢写会在磁盘上生成一个溢写文件，如果map的输出结果很大，有多次这样的溢写发生，磁盘上相应的就会有多个溢写文件存在。而如果map的输出很小以至于最终也没有到达阀值，那最后会将其缓冲区的内容写入磁盘。 因为最终的文件只有一个，所以需要将这些溢写文件归并到一起， 这个过程就叫做Merge。因为merge是将多个溢写文件合并到一个文件
多次spill文件merge 并拆分区 放入文件对应的segment
local io
reduce..
类似reduce1
io
JOBTRACKER
