一、流程图

Shuffle是Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称。

二、图解说明

1、数据流向

map方法中context.write(outK, outV);开始，写入环形缓冲区，再进行分区排序，写到磁盘
reduce方法拉取磁盘上的数据，归并成最终的结果文件。
一般，设置几个分区（Partition），则生成几个文件。

2、缓冲区

此处的排序，采用快速排序算法，针对key的索引进行排序，按照字典顺序进行排序。
如果环形缓冲区设置的是100m，那么，实际存储数据的空间只有50m
以此，来计算环形缓冲区的IO输出次数

3、Combiner过程

缓冲区溢出的文件有两类，spill.index和spill.out，每个分区都会生成一组。
此处主要做了两件事，对每次溢出的文件，按分区进行合并，和并算法时的算法是归并算法
归并好之后，分别进行压缩处理，并写入磁盘。
而，该过程是一个优化流程，所以，是可选流程。并不是必须的。

4、Reduce处理流程

设置几个分区，就要对应设置几个reduce对应处理
这里的分组也是非必须的
reduce按分区（Partition）主动去读取map的结果文件到内存中，如果内存不够，会溢出到磁盘。
这里主要是进行文件的合并，使用的是归并算法。

三、整体说明

例如，有100万数据，我设计用5个mapTask去处理。那么，每个mapTask会处理20万条数据。
分区，设置为2个，那么，reduce个数就是2个。
文件数量的变化，如下图所示。