mapreduce中的shuffle過程分為map端和reduce端兩個過程。
map端：
1.（hash partitioner）執行完map函式後，根據key進行hash，並對該結果進行reduce的數量取模（該鍵值對將會由某個reduce端處理）得到乙個分割槽號。
2.（sort combiner）將該鍵值對和分割槽號序列化之後的位元組寫入到記憶體快取區（大小為100m，裝載因子為0.8）中，當記憶體緩衝區的大小超過100*0.8 = 80m的時候，將會spill（溢位）；在溢位之前會在記憶體緩衝區中對 該鍵值對和分割槽號序列化之後的位元組 進行排序，並合併緩衝區中key相同的key-value對。
3.（merge）對於map結果有多個spill檔案的情況，會將這些檔案再進行一次合併，合併每個spill檔案中key相同的key-value對，然後形成一些新的檔案並刪除spiil檔案（注意：map端的輸出檔案儲存在本地磁碟上，而不是在hdfs上）；對只有乙個spill檔案的情況，直接結束map端的shuffle。
reduce端：
1. （copy）從每個map端使用http拷貝需要的檔案
2. （merge）對於從每個map端得到的檔案進行在記憶體（該記憶體不僅僅是100m，而是jvm中堆的大小，因為此時不執行reduce任務，jvm的記憶體可以全部讓merge使用）中合併，合併每個檔案中key相同的key-value對，將結果儲存在記憶體或者hdfs上，作為reduce函式的輸入。
1. 2.
MapReduce中的排序
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